大语言模型在生物多样性研究中的应用

时间：2025-02-24 09:07:03 点击：次

物种识别与分类

图像识别：大语言模型结合计算机视觉技术，可对野生动物的图像或视频进行分析，准确识别其中的物种。如 GPT-4 能达到与 MobileFaceNet 相媲美的人脸识别性能，也可用于识别不同的野生动物物种，还能分析混合了多种特征的复杂图像，准确判断物种。

文本描述识别：对于一些通过文字描述的物种信息，大语言模型可以根据相关特征描述来确定物种的类别，帮助整理和分类物种记录，补充和完善物种分类信息。

遗传多样性研究

基因序列分析：如 PlantCaduceus 模型，可学习DNA“语言” 模式，用于跨物种植物基因组的转录和翻译起始、终止位点预测，还能识别全基因组有害变异。

基因功能预测：通过分析基因序列数据，预测基因的功能、调控元件以及基因之间的相互作用关系，帮助研究人员了解遗传变异如何影响生物的性状和适应性，加速对生物遗传机制的理解。

生态系统多样性研究

生态关系解析：分析生态系统中不同生物之间的相互关系，如捕食、竞争、共生等关系，以及生物与环境之间的相互作用。通过处理大量的生态数据，揭示生态系统中的复杂网络关系，预测生态系统在环境变化或人类活动影响下的动态变化趋势。

生态系统监测与评估：利用大语言模型处理来自不同监测站点的数据，对生态系统的健康状况进行评估和监测，及时发现生态系统中的异常变化和潜在问题。