机器学习确定了二叠纪大灭绝的三个主要驱动因素

地球在 2.52 亿年前经历了其历史上最严重的灭绝。在一篇新文章中，古生物学家分享了他们如何使用机器学习来识别在那个困难时期对生物体生存至关重要的特征。

海芽（Blastoidea）在二叠纪灭绝期间完全消失

在其漫长的历史中，地球经历了几次重大的物种大规模灭绝事件。最大规模的是二叠纪大灭绝，它发生在大约 2.52 亿年前的古生代和中生代的交界处。

然后大约 75% 的陆地生物和 90% 的海洋居民消失了。最可能的原因被认为是西伯利亚巨大火山的喷发，向大气排放了大量温室气体。结果，地球的气候开始迅速变化：平均温度上升了十度之多。古生物学新论文的第一作者威廉·J·福斯特认为，今天在地球上观察到类似的气候趋势：“当然，我们对二叠纪的研究结果不能直接应用于现代气候变化。这两种气候系统差别太大了。”

研究人员检查了超过 25,000 个样本，这些样本属于 1283 个不同的生物属。其中包括在中国南方发现的双壳类和腹足类、甲壳类、海绵和藻类。值得注意的是，所有这些物种都有一个矿化的骨架或外壳。古生物学家还使用了描述这些生物生活方式的数据。

每个属都有 12 个参数，这使得确定其中最重要的生存成为可能。科学家们使用机器学习同时分析所有这些特征。因此，有可能确定它们中的哪一个最能区分这两个物种列表——幸存者和灭绝者。

使这项工作有价值的是使用特定的机器学习技术。通常，对数据的这种分析会导致难以解释的结果。在这种情况下，机器学习被称为“黑匣子”。工作流程如下：输入所有数据，它们落入臭名昭著的“黑匣子”，其中发生了一些神秘的事情，最后，机器学习产生了结果。究竟是什么指导了算法，在这种情况下我们不知道。

然而，由 Foster 博士领导的团队基于博弈论采取了不同的方法。在这种情况下，机器学习的“盒子”就不是那么“黑”了，我们可以理解生物体的哪些特征对决策的影响更大。

福斯特将他的研究结果描述如下：“有些动物生活在水的深层。在这种情况下，机器学习表明风险是由于越来越缺乏氧气造成的。反过来，生活在地表附近的动物面临着水温的升高。此外，如果只有一些栖息地适合你，它们变得不适合，你将无法搬到其他地方。”

因此，研究人员确定了二叠纪居民的主要脆弱性，导致他们死亡。新结果还证实，氧气水平下降、海洋温度上升和酸化确实是这次灭绝的主要驱动力。应该记住的是，它们可以在新的大规模灭绝事件中发挥重要作用。