Naukowcy postanowili wykorzystać SI (sztuczną inteligencję) do pomocy przy lepszym zrozumieniu ekosystemów i tym samym skuteczniejszej ich ochrony.
W ekosystemach miliony gatunków wchodzą w interakcje. To miliardy zależności, które ludziom trudno jest zrozumieć. SI i uczenie maszynowe przychodzą tu z pomocą, bo są w stanie wyłapać wzorce i – co ważne – przewidzieć zachowania w przyszłości (a w każdym razie pewne trendy).
Stosowane przez SI metody obliczeń ewolucyjnych w znacznym stopniu odpowiadają procesom ewolucji gatunków w przyrodzie. Regresja symboliczna jest jedną z takich metod, dzięki której można konstruować formuły, które jesteśmy w stanie ogarnąć ludzkim rozumem.
Dzięki wykorzystaniu regresji symbolicznej interdyscyplinarny zespół naukowców był w stanie wyjaśnić, dlaczego niektóre gatunku występują w określonych regionach i dlaczego niektóre obszary charakteryzują się wyższą bioróżnorodnością niż inne czy jak rozwija się życie na wyspach. Zrozumienie ekosystemów jest pierwszym krokiem do właściwego ich traktowania przez człowieka. Naukowcy pracujący nad projektem są pełni optymizmu. Liczą, że wsparcie maszyn tam, gdzie nasz umysł staje przed ograniczeniami, będzie świetnym narzędziem w działaniach ekologicznych.
