Призрак прошлого века. В Париже случайно обнаружили насекомое, которое считалось исчезнувшим
В окрестностях Парижа недавно заметили необычную муху Pocota personata, удивительно похожую на шмеля. В последний раз во Франции её видели целых 150 лет назад.
Возникает логичный вопрос: действительно ли насекомое исчезло на полтора века и теперь вернулось, или просто всё это время незаметно летало рядом?
Эта история прекрасно иллюстрирует проблему, стоящую перед современными биологами. Наша планета до сих пор остаётся сплошным белым пятном, а у учёных катастрофически не хватает данных о состоянии многих видов.
По оценкам учёных, около 86% наземных видов и 91% морских обитателей до сих пор даже не имеют научного описания. А из тех существ, о существовании которых мы знаем, Международный союз охраны природы оценил риск исчезновения лишь для ничтожных 8%. Об этом пишет phys.org.
Если с крупными млекопитающими или птицами всё более-менее понятно, то с мелкими насекомыми, грибами и микроорганизмами начинается настоящий ад.
Чтобы хоть как-то восполнить эти пробелы, исследователи запускают специальные проекты по сбору ДНК. Например, в Париже каждую неделю проверяют ловушки для насекомых. В одной такой ловушке можно найти сотни различных ДНК-следов. Но и здесь ждёт сюрприз: часть найденного генетического кода вообще нигде не зафиксирована и не совпадает ни с одной из имеющихся баз данных.
Когда учёные пытаются определить редкий вид, важна каждая мелочь — от формы крыла до размера лапки. Специалистов, которые действительно разбираются в этом, в мире очень мало.
К исследованиям часто привлекают любителей и обычных людей. Однако это приводит к искажению результатов. Наблюдения обычно проводят там, где человеку удобно ходить, а труднодоступные дикие территории остаются без внимания.
Искусственный интеллект тоже не способен решить проблему самостоятельно. ИИ умеет мгновенно обрабатывать гигабайты информации, но он совершенно беспомощен без качественной обучающей базы. Если в систему не загрузили исходную ДНК или описание насекомого, нейросеть просто ничего не найдет.
Ещё одна проблема — это различные методики сбора информации. Когда данные разрознены, а исследования проводятся по-разному, учёные часто приходят к противоположным выводам в отношении одного и того же вида.
