Машинное обучение установило три главных фактора великого пермского вымирания

Земля пережила самое серьезное вымирание в своей истории 252 миллиона лет назад. В новой статье палеонтологи рассказали, как они использовали машинное обучение для того, чтобы выявить признаки, ставшие критическими для выживания организмов в то нелегкое время.

За свою длительную историю Земля пережила несколько крупных эпизодов массовой гибели видов. Наиболее масштабным оказалось великое пермское вымирание, которое произошло на границе палеозойской и мезозойской эр, около 252 миллионов лет назад.

Тогда исчезли примерно 75% видов наземных существ и 90% обитателей океана. Наиболее вероятной причиной считают извержения огромных вулканов в Сибири, которые выбросили в атмосферу очень много парниковых газов. В результате климат Земли стал быстро меняться: средняя температура повысилась на целых десять градусов. Первый автор новой статьи в Paleobiology Вильям Дж. Фостер считает, что подобные климатические тренды наблюдаются на Земле и сейчас: «Само собой, наши результаты для пермского периода нельзя напрямую применять к современным изменениям климата. Две климатические системы слишком различны».

Исследователи рассмотрели свыше 25 тысяч образцов, относящихся к 1283 различным родам живых организмов. Среди них были двустворчатые и брюхоногие моллюски, ракообразные, губки и водоросли, которые нашли на юге Китая. Примечательно, что все эти виды имели минерализованный скелет или раковину. Палеонтологи также использовали данные, которые описывают образ жизни этих существ.

Каждый из родов был охарактеризован по 12 параметрам, что позволило выделить среди них наиболее значимые для выживания. Ученые задействовали машинное обучение, с помощью которого проанализировали все эти признаки одновременно. Так удалось установить, какие из них сильнее всего отличают два списка видов — выживших и вымерших.

Ценной эту работу делает использование особых методов машинного обучения. Как правило, такой анализ данных позволяет получить результат, который трудно интерпретировать. В этом случае машинное обучение называют «черный ящик» («black box»). Ход работы выглядит следующим образом: есть данные на входе, они попадают в пресловутый «черный ящик», в котором происходит нечто таинственное, и, наконец, машинное обучение выдает результат. Чем именно руководствовались алгоритмы, мы в этом случае не знаем.

Однако коллектив под руководством доктора Фостера применил особый подход, основанный на теории игр. В этом случае «ящик» машинного обучения оказывается не настолько «черным» и мы можем понять, какие именно признаки организмов больше повлияли на решение.

Фостер так описывает свои результаты: «Некоторые животные жили в глубоких слоях воды. В этом случае машинное обучение указывает, что риск был связан с усиливающимся недостатком кислорода. Обитавшие у поверхности животные, в свою очередь, столкнулись с повышением температуры воды. Помимо этого, если вам подходят только некоторые местообитания и они станут непригодны, вы не сможете перебраться куда-то еще».

Таким образом, исследователи установили главные уязвимости обитателей пермского периода, ставшие причиной их гибели. Новый результат также подтвердил, что основными факторами этого вымирания действительно были падение уровня кислорода, повышение температуры океана, а также его закисление. Следует учитывать, что именно они могут сыграть важную роль в случае новых массовых вымираний.