人員，預測12.7%的海洋硬骨魚類研究面臨滅絕風險，比國際自然保護聯盟先前估計的2.5%增加了五倍。 Loiseau和 Nicolas Mouquet 及其同事於 8 月 29 日發表在開放取用期刊 PLOS Biology 上的一項研究報告了這些發現。

IUCN的受威脅物种红色名錄追蹤了超過15個物種，以指導全球保育最受威脅物種的工作。狀態或相關保護。

為了更好地風險灌注保育工作導向需要它們的物種，盧瓦索和同事將機器學習模型與人工神經網路結合起來，以預測物種滅絕的資料。 、分類學和用途的訓練。

他們將4,992個物種中的78.5%整理為非受威脅或受威脅（包括極危、瀕危和易危IUCN類別）。預測的非受威脅物種增加了三分之一（從7,869個增加到10,451個）。

預測受威脅物種往往地理範圍縮小、體型增大且增長速度降低。加強這些領域的研究和保育工作。

研究人員觀察到“在物種自然保護聯盟預測考慮之後，保護優先順序發生了顯著的著作變化”，建議優先考慮太平洋島嶼和南半球的極地和亞極地地區，以考慮新興的瀕危物種。數據的物種出現在的珊瑚三角區，顯示那裡需要進行更多的研究。

研究人員指出，模型無法取代對瀕危物種的直接評估，但人工智慧提供了一個獨特的機會，可以對物種滅絕風險進行快速、廣泛且具有成本效益的評估。

盧瓦索補充道， 「人工智慧（AI）能夠對國際自然保護聯盟（IUCN）尚未評估的物種的滅絕風險進行可靠的評估。我們對13,195 種海洋魚類的分析表明，滅絕風險明顯與IUCN 的初步估計，從2.5%上升至12.7% 我們建議將預測物種滅絕風險的最新進展納入一個名為「預測的IUCN狀態」的新綜合指數中。

期刊參考：

1. Loiseau N、Mouillot D、Velez L、Seguin R、Casajus N、Coux C 等。 10.1371 /journal.pbio.3002773