一项新研究称，海洋鱼类的灭绝风险远高于国际自然保护联盟（IUCN）的初步估计，从2.5%增加到12.7%。相关论文发表于最新一期《科学公共图书馆·生物》杂志。
法国蒙彼利埃海洋生物多样性、开发和保护部门研究人员称，IUCN撰写的《濒危物种红色名录》覆盖了超15万个物种，指导全球各地保护最受威胁的物种。但有38%的海洋鱼类（4992种）因数据不足，未能纳入官方保护之列。
在最新研究中，研究人员结合机器学习模型与人工神经网络，预测了数据不足物种的灭绝风险。他们基于13195个物种的生物特征、分类学以及对人类用途等方面的数据，对这些模型进行了训练。
在此次分析中，研究人员使用了现有的物种分布、生物学特征、分类信息和人类利用情况等数据，通过模型对4992种数据不足或未评估的海洋鱼类物种的IUCN状态进行了重新分析。结果显示，濒危鱼类的种类数量增加了4倍，从原来的334种增至1671种。
这些预测的濒危鱼类大多具有共同的特征：地理分布狭窄、体型庞大且生长速度缓慢。此外，浅水栖息地也成为导致它们濒临灭绝的诱因。
研究还表明，人工智能为快速、广泛且经济有效地评估物种灭绝风险开辟了新途径。
一项新研究称，海洋鱼类的灭绝风险远高于国际自然保护联盟（IUCN）的初步估计，从2.5%增加到12.7%。相关论文发表于最新一期《科学公共图书馆·生物》杂志。
法国蒙彼利埃海洋生物多样性、开发和保护部门研究人员称，IUCN撰写的《濒危物种红色名录》覆盖了超15万个物种，指导全球各地保护最受威胁的物种。但有38%的海洋鱼类（4992种）因数据不足，未能纳入官方保护之列。
在最新研究中，研究人员结合机器学习模型与人工神经网络，预测了数据不足物种的灭绝风险。他们基于13195个物种的生物特征、分类学以及对人类用途等方面的数据，对这些模型进行了训练。
在此次分析中，研究人员使用了现有的物种分布、生物学特征、分类信息和人类利用情况等数据，通过模型对4992种数据不足或未评估的海洋鱼类物种的IUCN状态进行了重新分析。结果显示，濒危鱼类的种类数量增加了4倍，从原来的334种增至1671种。
这些预测的濒危鱼类大多具有共同的特征：地理分布狭窄、体型庞大且生长速度缓慢。此外，浅水栖息地也成为导致它们濒临灭绝的诱因。
研究还表明，人工智能为快速、广泛且经济有效地评估物种灭绝风险开辟了新途径。
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