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機器學習大大降低了對古生代生物多樣性理解的不確定性
（神秘的地球uux.cn報道）據EurekAlert!：先前對全球古生物多樣性的分析已粗略地解析至一千萬年上下，這會模糊在較短時間尺度中運作的學習性理生態過程和事件的影響。作者說，大大對古多樣定性現在，生代生物通過將古海洋化石與現代機器學習及世界上最強大的不確超級計算機之一相結合，研究人員編制了一個新的機器降低解古生代生物多樣性記錄；在該記錄中，平均化石層的學習性理年限可以解析至2萬6000年內。該計算方法使Jun-xuan Fan及其同事能夠繪出一條新的大大對古多樣定性寒武紀—三疊紀生物多樣性曲線，其時間分辨率可精細至2.6±1.49萬年。生代生物
Peter Wagner在相關的不確《視角》中寫道：“這種確定年代特異性的新水平類似于將一個把所有生活在同一世紀的人視作同時代的人的系統改變為僅將生活于相同6個月時段中的人視為同時代的人的系統?！睘樽龅竭@一點，機器降低解Fan等人研發了一種新穎、學習性理定制的大大對古多樣定性機器學習程序，并用“天河二號”超級計算機來綜合從中國和歐洲3000多個地層段中找到的生代生物近1萬1000個古生代海洋無脊椎動物品種的數據。所實現的不確古生物多樣性曲線分辨率的大大提高廓清了已知的多樣性和滅絕事件的時間，同時揭示了古生代生物多樣性的許多新的、曾被掩蓋的方面。
共同作者Norman MacLeod在隨附的視頻中說：“在這一項目中實施的超級計算機應用將來會或多或少地成為整個地球科學中的這類生物多樣性分析的圭臬?！弊髡哒f，這些結果還揭示了在大氣二氧化碳與古生物多樣性變化之間的一種相關性；然而，由于缺乏長期的高分辨率的古環境數據，需要做更多的研究以了解任何因果聯系。
相關報道：南京大學研究成果登上《科學》期刊，大數據和超算揭秘古生代海洋生物多樣性演化
（神秘的地球uux.cn報道）據揚子晚報網（楊甜子）：1月17日，國際權威期刊《Science》以研究長文的形式在線發表了南京大學、中國科學院南京地質古生物所樊雋軒教授、沈樹忠院士等的論文“A high-resolution summary of Cambrian to Early Triassic marine invertebrate biopersity”。該研究利用古生物大數據、超算和遺傳算法等全新的方法和手段，基于化石記錄重現了生命演化歷史，改變了當前對古生代海洋生物多樣性演化的認知。
生命起源與演化是世界十大科學之謎，也是《科學》雜志列出的125個重大科學問題之一。了解地球上生命的演化歷程，是人類了解自身由來、以及未來演化的重要手段。地球上曾經生活過的生物中99%以上已經滅絕，但只有很少一部分能保存為化石，如何通過不完整的化石記錄重建地球歷史生物多樣性的變化規律是一個重大科學難題。
此外，在地球歷史中，曾經發生過重大的生態系統和環境的突變，導致了多次生物大滅絕事件。利用古生物數據庫重建地質歷史全球生物多樣性模式，揭示地球生命的演化歷史，以及與環境變化之間的關系，可以為了解當前的地球生物多樣性危機提供重要啟示。
為了建立古生代（約5.4億年-2.4億年，相當于寒武紀至三疊紀早期）海洋生物多樣性曲線，樊雋軒等收集了大量的地層剖面和化石記錄，從中遴選了3112個地層剖面、11268個海洋化石物種的26萬化石數據。
國際同類研究通?；诰幠渴綌祿斓姆绞竭M行多樣性統計分析，分辨率低，難以準確重現生命演化的精細過程。為了根本地解決這一問題，團隊結合了模擬退火算法和遺傳算法，自主開發了基于并行計算的約束最優化方法。利用“天河二號”超級計算機，經過反復計算和驗證，獲得了全新的寒武紀—三疊紀海洋無脊椎動物的復合多樣性曲線，其統計時間分辨率約為2.6萬年，較國際同類研究的精度提高了400倍左右。
該項研究表明，前人使用的低分辨率且不均一的時間標尺，會直接影響對古生物多樣性的估算，導致無法準確評估生物多樣性的變化速率和模式，并可能掩蓋突發性的重大事件以及短時間的劇烈波動。新建立的多樣性變化曲線更加準確地重現了地質歷史中最大的三次生物滅絕事件和兩次重大生物輻射事件的精細過程。
其中，2.52億年前發生了人類迄今為止識別出的最大規模的生物滅絕事件，導致約80%的海洋生物在數萬年內迅速滅亡，這一事件的發生，與當時全球氣候的快速升溫密切相關。兩次重要的生物輻射事件，分別發生在4.9-4.7億年前和3.4-3億年前，并均與當時全球氣候的逐漸變冷同步。深刻理解這些重大生物事件的驅動機制，對于我們認識當今地球生物多樣性以及人類面臨的第六次大滅絕及其與全球氣候變化之間的關系具有重要啟示意義。
此項研究是地球科學與數據科學相結合的一項突破。2019年由中國科學家倡議、13個國際組織與機構共同發起的國際大科學計劃 - “深時數字地球”（DDE），致力于搭建全球地球科學家與數據科學家合作交流的國際平臺，推動地球科學在大數據時代的創新發展。在DDE計劃的框架下，基于全球地質大數據與更加高效的超算方法，重建完整的生命演化歷史將得以實現。

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