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一個食物網是由一個特定區(qū)域內捕食者和獵物之間的所有聯(lián)系組成的。復雜的食物網對于以允許更多物種共存的方式管理種群至關重要，從而促進生態(tài)系統(tǒng)的生物多樣性和穩(wěn)定性。但是，動物的損失可能會減少這種復雜性，從而降低生態(tài)系統(tǒng)的復原力。

盡管哺乳動物的減少是生物多樣性危機的一個有據(jù)可查的方面，許多動物要么滅絕，要么只在其歷史地理范圍的一小部分生存，但這些損失對世界食物網的影響程度仍不清楚。為了了解連接陸地哺乳動物的食物網損失了什么，一個來自美國、丹麥、英國和西班牙的科學家團隊，使用機器學習的最新技術來確定從13萬年前到今天"誰吃了誰"。弗里克在萊斯大學的教員獎學金期間進行了這項研究，目前是麻省理工學院的研究科學家。

使用來自現(xiàn)代捕食者-獵物互動觀察的數(shù)據(jù)，研究人員訓練他們的機器學習系統(tǒng)，以確定物種特征如何影響一個物種捕食另一個物種的概率。一旦經過訓練，該模型可以預測未被直接看到的物種配對之間的捕食者-獵物相互作用。這種方法可以告訴研究人員今天誰吃誰，準確率達到90%。這比以前的方法要好，它使研究人員能夠為已滅絕的物種建立捕食者與被捕食者之間的相互作用模型。

這項研究提供了一個前所未有的全球視野，讓我們了解到連接冰河時期哺乳動物的食物網，以及如果劍齒貓、巨型地面樹懶、有袋類獅子和毛犀牛仍然與幸存的哺乳動物一起游蕩，食物網今天會是什么樣子。通過繪制食物網隨時間變化的圖表，該分析顯示，由于動物的減少，全世界的食物網正在崩潰。