Materiały konferencyjne SEP 2026

Wnioski Kluczowe osiągnięcia podejścia ML w ekologii novel ecosystems 0 1 Analiza złożonych ekosystemów ML umożliwia ilościową analizę systemów o wielowymiarowej zmienności, niedostępną klasycznym metodom statystycznym 0 2 Identyfikacja kluczowych czynników Rankingi ważności zmiennych ujawniają główne filtry ekologiczne i sterowniki sukcesji biologicznej 0 3 Prognozowanie trajektorii rozwoju Modele predykcyjne generują scenariusze wieloletnie niezbędne w planowaniu rekultywacji i zarządzaniu środowiskiem 0 4 Nowy kierunek badań interdyscyplinarnych Integracja ML z ekologią otwiera perspektywę cybernetycznej ekologii – nauki o ekosystemach wspomaganej przez sztuczną inteligencję Uczenie maszynowe nie zastępuje ekologa – daje mu narzędzia, by mógł dostrzec to, czego ludzki umysł samodzielnie nie jest w stanie wychwycić w oceanach danych środowiskowych. Perspektywy badawcze • Rozwój modeli fundacyjnych (foundation models) dla danych ekologicznych • Integracja z sieciami IoT monitoringu środowiskowego w czasie rzeczywistym • Standaryzacja protokołów danych dla ekosystemów pogórniczych • Transfer modeli między terenami o różnej historii eksploatacji EKOLOGIA OBLICZENIOWA NOVEL ECOSYSTEMS REKULTYWACJA AI