새들은 점점 더 플라스틱을 먹고 있으며 건강과 생존에 여러 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 그러나 새가 플라스틱을 먹는 이유는 완전히 이해되지 않습니다. 기계 학습은 과학자 들이이 행동에 기여하는 요소를 식별하고이를 줄이기위한 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
머신 러닝이 조류 행동을 연구하는 데 사용될 수있는 한 가지 방법은 조류 관찰의 큰 데이터 세트를 분석하는 것입니다. 이 데이터 세트에는 조류 종, 관찰의 위치 및 시간 및 새가 먹는 플라스틱 유형에 대한 정보가 포함될 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 식별하고 새 플라스틱 섭취에 가장 큰 요인을 식별 할 수 있습니다.
예를 들어, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 새가 가장 일반적으로 먹는 플라스틱의 유형, 새가 플라스틱을 먹을 가능성이 가장 높은 시간 및 새가 플라스틱에 걸릴 가능성이 가장 높은 위치를 식별 할 수 있습니다. 이 정보는 조류 플라스틱 섭취를 줄이기위한 표적 전략을 개발하는 데 사용될 수 있습니다.
머신 러닝은 또한 새가 플라스틱을 먹을 가능성을 예측하는 모델을 개발하는 데 사용될 수 있습니다. 이 모델은 플라스틱 섭취의 위험이 높은 조류를 식별하고 위험을 줄이기 위해 목표 중재를 개발하는 데 사용될 수 있습니다.
기계 학습을 사용함으로써 과학자들은 조류 플라스틱 섭취에 기여하는 요소를 더 잘 이해 하고이 행동을 줄이기위한 전략을 개발할 수 있습니다. 이것은 플라스틱 오염의 유해한 영향으로부터 조류를 보호하는 데 도움이 될 것입니다.
위의 것 외에도 기계 학습도 사용될 수 있습니다.
* 환경에서 플라스틱 오염의 움직임 추적
* 플라스틱 오염원을 식별하십시오
* 플라스틱 재활용을위한 새로운 방법을 개발하십시오
* 플라스틱 오염 문제에 대한 인식을 높이십시오
머신 러닝을 사용하면 환경에서 플라스틱 오염량을 줄이고 조류와 다른 야생 동물을 유해한 영향으로부터 보호 할 수 있습니다.
