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阿尔伯塔省新大学在加拿大研究水生入侵物种的研究结合了机器学习的力量以及生物学和统计学方面的专业知识，为环境治理人员构建了一个简单易用的工具。

该工具生成决策树，可通过预测各种入侵物种治理策略的结果来帮助环境治理人员确定采纳哪种方法来进入其水道。

数学和统计科学系的马克·刘易斯说：“入侵物种的经济成本高达数百亿美元，而且由于成本如此之高，因此人们对防止和操纵入侵抱有极大的兴趣。”专家和加拿大数学生物学研究主席，他与他的研究合作者一起开辟了该工具。

在加拿大，海洋和淡水环境中都有许多水生入侵物种，从入侵的海藻到鱼类再到水蚤。其中许多是通过运输路线和宠物贸易传播的，例如当您将金鱼释放到湖中时。

运用AI的力量

机器学习专家和计算科学教授Russ Greiner解释说：“一般而言，数学生物学具有许多用于了解根除入侵物种的出色工具。“机器学习提供了许多补充工具，可以使用某些指定的方法来预测是否可能消除特定的入侵。”

Lewis和Greiner以及他们以前的博士后研究员Yanyu Xiao一起运行了机器学习技术，以生成易于使用的决策树。环境治理人员可以使用它们来确定应对任何入侵(从根除到遏制和缓解扩散)的最佳策略。

研究表明，在所考虑的各种物种中，需要考虑三个主要因素：栖息地类型，入侵面积和是否已尝试进行遏制。

刘易斯说：“作为最终用户，不必拥有计算机。” “您所需要的只是决策树的副本，这对于在现场工作的环境经理来说非常实用。”

论文“用于预测消除水生入侵物种的机器学习方法的评估”发表在《生物入侵》上。