Machine learning maps the “dark matter” of the global marine fish food web

تخيل المحيط كمدينة ضخمة تعج بالحركة، حيث كل سمكة، من السردين الصغير إلى القرش الضخم، هي ساكن له وظيفة محددة. فبعضهم مزارعون يتغذون على الأعشاب البحرية، وبعضهم سائقو توصيل يأكلون الأسماك الأخرى، وبعضهم عمال نظافة يجمعون الفضلات من الشوارع. في علم البيئة، يسمي العلماء هذا "الشبكة الغذائية". إنها خريطة توضح من يأكل من، وهي بمثبات السباكة غير المرئية التي تجعل مدينة المحيط بأكملها تعمل، وتدير عملية إعادة تدوير العناصر الغذائية والطاقة. ولكن هنا تكمن المشكلة: نحن نملك فقط خريطة لبعض الشوارع. معظم المحيط عبارة عن بقعة فارغة على الخريطة، "مادة مظلمة" في البحر حيث نعرف أن السكان موجودون، لكن ليس لدينا أدنى فكرة عمن يأكل من. هذه مشكلة كبيرة، لأننا إذا لم نعرف كيف ترتبط المدينة ببعضها، فلن نستطيع التنبؤ بما سيحدث إذا ضربت عاصفة أو إذا تم بناء مبنى جديد. قد نعتقد أن المدينة هشة وستنهار، بينما هي في الواقع شبكة متينة ومتعددة المسارات، بها الكثير من طرق الاحتياط.

هذا هو بالضبط اللغز الذي سعى فريق من العلماء لحله. لقد أدركوا أن محاولة العثور على كل علاقة غذائية بمجرد مراقبة الأسماك تشبه محاولة رسم خريطة لدولة كاملة عبر المشي في شوارع حيك الخاص فقط. ستفوتك الطرق السريعة، والأزقة الخلفية، والممرات السرية. لذا، بدلاً من مجرد المراقبة، قرروا استخدام عقل حاسوبي فائق الذكاء — التعلم الآلي — لتخمين الروابط المفقودة. لقد غذوا الحاسوب بكل ما يعرفه بالفعل عن الأسماك: شكلها، وما تأكله، وأين تعيش، ومن هم أقرباؤها. ثم طلبوا من الحاسوب التنبؤ بالروابط غير المرئية، محولين خريطة متقطعة ومكسورة إلى مخطط كامل ومتوهج لطاولة عشاء المحيط.

قصة المحقق العظيم في المحيط

تعرف على "المادة المظلمة" للمحيط
لفترة طويلة، حاول العلماء رسم خريطة كاملة للشبكة الغذائية البحرية العالمية. فكر في هذه الخريطة كشبكة اجتماعية ضخمة للأسماك، توضح من هو صديق لمن (أو بالأحرف الأدق، من هو وجبة غداء لمن). المشكلة هي أن خريطتنا الحالية ناقصة للغاية. الأمر يشبه امتلاك دليل هاتف لمدينة تضم الملايين، لكنه يسرد فقط الأشخاص الذين شوهدوا يتحدثون مع بعضهم البعض خلال السنوات العشر الماضية. نحن نعلم أن الأسماك موجودة، لكننا لا نعرف من يأكل من. هذه المعلومات المفقودة واسعة وخفية لدرجة أن المؤلفين أطلقوا عليها اسم "المادة المظلمة" للمحيط — وهي مستودع هائل وغير مرئي من الروابط التي لا يمكننا رؤيتها مباشرة ولكننا نعلم بوجودها حتماً.

أكبر الفجوات في معرفتنا تكمن في أكثر الأماكن إثارة: المحيطات الاستوائية، مثل وسط المحيط الهندي والمحيط الهادصل، و"المثلث المرجاني". هذه هي "الغابات المطيرة للبحر"، المكتظة بالحياة، ومع ذلك فهي أيضاً الأماكن التي نعرف فيها أقل قدر عن من يأكل من. يشبه الأمر امتلاك مكتبة مليئة بالكتب ولكنك تقرأ فقط العناوين الموجودة على أعقاب الكتب في القسم الإنجليزي، بينما يظل باقي المكتبة لغزاً. اشتبه المؤلفون في أن المحيط ليس مكاناً شحيحاً وهشاً حيث تأكل السمكة شيئاً واحداً فقط؛ بل اعتقدوا أنه على الأرجح شبكة كثيفة ومترابطة حيث تمتلك الأسماك العديد من الخيارات لوجبة العشاء. ولكن بدون البيانات، لم يكن بإمكانهم إثبات ذلك.

دخول المحقق "التعلم الآلي"
لحل هذه المعضلة، بنى الباحثون محققاً رقمياً باستخدام نوع خاص من التعلم الآلي يسمى "التعلم من العينات الموجبة غير المصنفة" (positive-unlabeled learning). إليكم كيف يعمل ذلك بلغة بسيطة: عادة، عندما تعلم حاسوباً التعرف على شيء ما، تظهر له أمثلة على ما هو (قطة) وما ليس هو (كلب). لكن في المحيط، لا يمكننا بسهولة إثبات أن زوجين من الأسماك لا يأكلان بعضهما البعض أبداً؛ نحن فقط لم نرَ ذلك يحدث بعد. ربما يفعلان، لكن لم يكن أحد يراقب.

لذا، بدلاً من معاملة الأزواج غير المرصودة على أنها "لا تأكل بعضها بالتأكيد"، يعاملها الحاسوب على أنها "لا نعرف بعد". يتعلم الحاسوب القواعد من 10,549 علاقة غذائية نعرفها بالتأكيد. إنه ينظر إلى أدلة مثل:

• الحجم: هل تتسع فجوة فم المفترس للفريسة؟ (محدودية فتحة الفم).
• العائلة: هل ينتميان إلى نفس العائلة؟ (الأسماك ذات الصلة الوثيقة غالباً ما تأكل أشياء متشابهة).
• الجوار: هل يعيشان في نفس عمق المياه ودرجة الحرارة؟
• المذاق: هل لديهما أنظمة غذائية متشابهة؟

من خلال الجمع بين هذه الأدلة، يبدأ الحاسوب في التنبؤ بالروابط "المفقودة" بثقة عالية. الأمر يشبه حل لغز الصور المقطوعة (الجيغسو) حيث لديك الصورة على الصندوق وبعض القطع المتناثرة؛ يستخدم الحاسوب النمط لملء بقية الصورة.

الكشف الكبير: المحيط طريق سريع مزدحم، وليس طريقاً مسدوداً
عندما ترك الفريق محققهم الحاسوبي يحلل الأرقام، كانت النتائج مغيرة لقواعد اللعبة. بدأوا بخريطة عالمية لـ 2,454 نوعاً من الأسماك و10,549 رابطاً غذائياً معروفاً. تنبأ الحاسوب بـ 50,725 رابطاً غذائياً جديداً وعالي الاحتمالية لم نكن قد وثقناها بعد.

هذا الاكتشاف غير شكل الشبكة الغذائية للمحيط تماماً.

• من الندرة إلى الكثافة: قبل هذه الدراسة، كانت "درجة الاتصال" (كلمة منمقة تعني عدد الروابط الموجودة مقارنة بما يمكن أن يوجد) ضئيلة جداً بنسبة 0.18%. بدا الأمر كجزيرة منعزلة حيث بالكاد تعرف الأسماك بعضها البعض. بعد إضافة الروابط المتوقعة، قفزت درجة الاتصال إلى 0.98%. المحيط ليس شبكة شحيحة؛ إنه نظام طرق سريعة كثيف الاتصال.
• أعرض، وليس أطول: وجد المؤلفون أن هذه الروابط المفقودة لم تجعل السلسلة الغذائية أطول (أي إضافة طبقات جديدة من المفترسات في الأعلى). بدلاً من ذلك، جعلتها أعرض. فالأسماك لديها خيارات أكثر بكال كثير مما كنا نعتقد لوجبة العشاء. إذا فقد مفترس نوعاً واحداً من فرائسه، فمن المرجح أن يكون لديه عشرات الخيارات الأخرى للاختيار من بينها. هذا "التكرار" يعني أن المحيط ربما يكون أكثر مرونة تجاه التغيرات مما كنا نخشى.
• لغز المناطق الاستوائية: كانت أكبر الفجوات تكمن بالفعل في المناطق الاستوائية. في وسط المحيط الهندي والمحيط الهادئ، كان عدد الروابط المتوقعة أكثر بـ 15 مرة مما سجلناه. وفي "أعالي البحار" (المحيط المفتوح بعيداً عن اليابسة)، زاد عدد الروابط بنحو 5 مرات. وحتى في منطقة الغسق العميقة (بين 50 و500 متر تحت السطح)، كانت هناك آلاف الاتصالات الخفية التي تنتظر من يجدها.

ماذا يعني هذا للمستقبل؟
تشير الدراسة إلى أن خرائطنا القديمة للمحيط كانت مضللة. كنا نعتقد أن الشبكة الغذائية هشة ومكسورة، لكنها في الواقع شبكة قوية ومتعددة المسارات. هذا خبر جيد لصحة المحيط؛ فهو يعني أن النظم البيئية البحرية قد تكون أفضل في التعافي من الصدمات، مثل الصيد الجائر أو تغير المناخ، لأن هناك الكثير من مسارات الاحتياط لتدفق الطاقة.

ومع ذلك، يحذر المؤلفون من أن هذا تنبؤ، وليس إحصاءً نهائياً. فهم لم يخرجوا ويصطادوا كل سمكة ليفحصوا معدتها؛ بل استخدموا نموذجاً قوياً لاستنتاج ما يحتمل وجوده. يشير النموذج إلى أن "المادة المظلمة" للمحيط حقيقية وضخمة، لكننا لا نزال بحاجة إلى الخروج والتحقق من هذه الروابط في العالم الحقيقي.

لم تعد الخريطة فارغة. أصبح لدينا الآن مخطط احتمالي يوضح لنا أين نبحث تالياً. وبينما تسخن مياه المحيط وتنتقل الأسماك إلى أحياء جديدة، سيكون هذا الفهم الجديد للشبكة الغذائية أمراً بالغ الأهمية. فهو يساعدنا على التنبؤ بكيفية إعادة تنظيم "مدينة المحيط" لنفسها، مما يضمن أنه حتى مع تغير السكان، تظل "سباكة" النظام البيئي قوية. المحيط ليس فارغاً أو هشاً كما كنا نظن؛ إنه عالم مزدحم ومترابط، ونحن أخيراً بدأنا نرى الصورة الكاملة.