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一个食物网是由一个特定区域内捕食者和猎物之间的所有联系组成的。复杂的食物网对于以允许更多物种共存的方式管理种群至关重要，从而促进生态系统的生物多样性和稳定性。但是，动物的损失可能会减少这种复杂性，从而降低生态系统的复原力。
尽管哺乳动物的减少是生物多样性危机的一个有据可查的方面，许多动物要么灭绝，要么只在其历史地理范围的一小部分生存，但这些损失对世界食物网的影响程度仍不清楚。为了了解连接陆地哺乳动物的食物网损失了什么，一个来自美国、丹麦、英国和西班牙的科学家团队，使用机器学习的最新技术来确定从13万年前到今天"谁吃了谁"。弗里克在莱斯大学的教员奖学金期间进行了这项研究，目前是麻省理工学院的研究科学家。
使用来自现代捕食者-猎物互动观察的数据，研究人员训练他们的机器学习系统，以确定物种特征如何影响一个物种捕食另一个物种的概率。一旦经过训练，该模型可以预测未被直接看到的物种配对之间的捕食者-猎物相互作用。这种方法可以告诉研究人员今天谁吃谁，准确率达到90%。这比以前的方法要好，它使研究人员能够为已灭绝的物种建立捕食者与被捕食者之间的相互作用模型。
这项研究提供了一个前所未有的全球视野，让我们了解到连接冰河时期哺乳动物的食物网，以及如果剑齿猫、巨型地面树懒、有袋类狮子和毛犀牛仍然与幸存的哺乳动物一起游荡，食物网今天会是什么样子。通过绘制食物网随时间变化的图表，该分析显示，由于动物的减少，全世界的食物网正在崩溃。
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