Populations and Evolution
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AI模型识别并预测海洋生态区，并进行不确定性量化
研究人员开发了一种使用无监督机器学习来识别和预测全球海洋生态区的方法，这些生态区是具有生态意义的区域。该研究由Makayla McDevitt领导，利用可解释的密集集成网络从模拟的海洋颜色数据中推断出这些生态区，证明它们既具有生态意义，又能以高技能推断出来。然而，研究也强调，增加输入数据并不总是能提高推断技能，这强调了不确定性量化和仔细验证的必要性。
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蜂类智能体在模拟中演化出复杂的通信代码
研究人员模拟了蜂类智能体通信代码的演化，重点关注了蜜蜂的摇摆舞。该研究模拟了在水平蜂巢场景中直接指向性如何演化，以及在垂直蜂巢环境中如何过渡到重力参照代码。研究发现，突变率和垂直蜂巢的外源性收益等因素驱动了这种转变，并且在整个过程中通信保持稳定。
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蜂类智能体在模拟种群中演化出通信代码
研究人员模拟了蜂类智能体种群中通信代码的出现与演化，重点关注了蜜蜂的摇摆舞。研究发现，当食物的寻找难度适中时，会演化出直接指向食物源的通信方式，而当食物过于稀疏或过于丰富时则会失败。向重力参照代码的转变受到突变率和垂直蜂巢外在益处的影响，在有利条件下会发生可靠的转变。
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蚂蚁体型大小预测寿命但不能预测衰老或高温死亡
一项发表在arXiv上的新研究调查了蚂蚁工蚁的死亡风险，研究了18种澳大利亚蚂蚁的寿命长度、衰老轨迹和热敏感性。研究发现，体型大小显著预测寿命长度，体型较大的蚂蚁寿命更长。然而，体型大小与蚂蚁的衰老方式或对高温的敏感性无关。相反，昼夜节律和谱系身份被发现与热敏感性和衰老更相关，这表明基于体型的脆弱性指数可能无法完全捕捉这些昆虫的死亡风险。