用于数据分析的神经网络或 AI 工具的开发呈指数级增长。然而，存在于自然生态系统中的生态网络，是否具有计算能力以及如何使用它仍不清楚。
现在，日本京都大学进行的一项研究证明了生态系统的计算能力，为快速发展的 AI 技术提供了新方向。模拟已经证实生态网络，例如猎物-捕食者相互作用，能够有效地处理信息，并作为一种计算资源加以利用。
该研究以「Computational capability of ecological dynamics」为题，发布在《Royal Society Open Science》上。
「我们将这种方法命名为生态储层计算，」京都大学的主要作者 Masayuki Ushio 说。
研究人员开发了两种类型的生态储层计算，作为生态网络具有计算能力的概念验证。
一种是基于计算机的方法，称为计算机生态储层计算，它模拟假设的生态系统动力学并模拟系统响应。第二种是称为实时生态储层计算的经验系统，它使用单细胞生物嗜热四膜虫（Tetrahymena thermophila）的实时种群动态。
在第二种方法中，为了确认自然生态系统的计算能力，Ushio 的团队使用嗜热四膜虫进行了实验设计。在输入培养基温度值（或输入数据）后，团队获得了细胞数量作为系统输出。该研究证实了四膜虫种群可以对近期生态时间序列进行预测的可能性。
「我们的结果还表明，高生物多样性和高计算能力之间可能存在联系，揭示了以前未知的生物多样性的新价值，」现任香港科技大学首席研究员的 Ushio 补充道。
「群落的多样性和计算能力之间的直接关系可能会提高其生物多样性 quotient。」
生态群落在自然生态系统中实时处理大量信息，其中生态相互作用作为一种新型计算方法的潜力非常高。
「我们的新计算方法可能会导致新型计算机的发明。此外，在开发一种测量自然生态系统信息处理能力的方法时，我们可能会找到生态系统动态如何维持的线索，」Ushio 总结道。
论文链接：https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.221614
参考内容：https://phys.org/news/2023-04-eco-computing-power-ecosystems.html
