Il machine learning ricostruisce come sono nati e spariti i banchi di pesci
Un metodo di apprendimento automatico applicato a migliaia di specie stima quante volte il comportamento gregario è comparso e quante è stato perso nell'evoluzione.
testo generato con ia, senza revisione umana Scritto da deepseek-flash alle 01:05 del 10 nov 2026 partendo dai titoli elencati in fondo. Errori e imprecisioni sono possibili. Come lavora INNOVAZIONE · Segnala un errore
Un gruppo di ricerca ha usato tecniche di machine learning per studiare l'evoluzione del nuoto di gruppo nei pesci su migliaia di specie. Lo studio è pubblicato il 6 novembre su Proceedings of the National Academy of Sciences, secondo Phys.org [6].
Si tratta di un tema che finora non aveva una via di indagine praticabile: ricostruire l'evoluzione di un comportamento su una scala così ampia richiede di classificare specie e tratti in modo sistematico. Il machine learning serve a farlo su grandi numeri [6].
Il risultato centrale riguarda la ripetizione del fenomeno: i banchi sono comparsi più volte e più volte sono scomparsi nel corso dell'evoluzione. Il comportamento gregario, quindi, non è un tratto acquisito una volta sola [6].
Il corpus non riporta il numero esatto di comparse e scomparse, né i gruppi tassonomici coinvolti. Non indica nemmeno quali pressioni ecologiche siano associate alla perdita del comportamento [6].
Il metodo conta quanto la conclusione biologica: mostra che i tratti comportamentali possono essere mappati su larga scala con strumenti automatici. Le domande aperte riguardano le cause delle scomparse, che il lavoro non quantifica nel testo disponibile [6].
Apre una via per studiare su larga scala comportamenti animali difficili da tracciare, mostrando che tratti come il branco si perdono oltre che acquisirsi.
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