Dados pan-fenômicos baseados em aprendizado profundo revelam a explosiva evolução da disparidade visual em aves
Imagem gerada por Gemini AI
Um estudo recente utiliza aprendizado profundo, especificamente um modelo ResNet34, para analisar a evolução morfológica das aves, reconhecendo mais de 10.000 espécies de pássaros. Os resultados revelam que o espaço de incorporação de alta dimensão do modelo captura a convergência fenotípica e a disparidade morfológica relacionadas à riqueza de espécies, ressaltando a riqueza como um fator crucial na expansão do morfospaço. As padrões pós-extinção K-Pg mostram um "explosão inicial" na diversidade. Notavelmente, o estudo também destaca a capacidade do modelo de formar estruturas hierárquicas em um contexto de treinamento com rótulos planos, desafiando suposições sobre a dependência das CNNs em texturas locais.
A Aprendizagem Profunda Revela a Evolução da Disparidade Visual das Aves
Pesquisas recentes que empregam técnicas de aprendizagem profunda descobriram insights significativos sobre a evolução da morfologia das aves, revelando uma relação complexa entre a disparidade morfológica e a riqueza de espécies. Ao utilizar um modelo ResNet34 capaz de reconhecer mais de 10.000 espécies de aves, os pesquisadores avançaram na compreensão da evolução visual aviar.
Principais Descobertas do Estudo
- A disparidade morfológica entre diferentes táxons de aves foi avaliada, revelando uma forte associação com a riqueza de espécies.
- A riqueza de espécies emergiu como o principal motor da expansão do morfossítio, influenciando a diversidade das formas aviárias.
- Uma análise de disparidade ao longo do tempo indicou um pronunciado "explosão inicial" da diversidade visual após o evento de extinção Cretáceo-Paleógeno (K-Pg).
O modelo exibiu o surgimento de estruturas semânticas hierárquicas que refletem a taxonomia biológica, sugerindo que modelos de aprendizagem profunda podem capturar relações complexas dentro dos dados biológicos. Além disso, o estudo demonstrou que o modelo poderia aprender efetivamente representações holísticas de forma, desafiando a noção de que as CNNs dependem principalmente de pistas de textura para classificação.
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📰 Fonte original: https://arxiv.org/abs/2602.03824v1
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