AI-Driven Trait Analysis of Fruit Evolution and Climate Vulnerability PhD

本项目探讨了肉质果实对两个大型植物类群——桃金娘族（Myrteae）和蒲桃族（Syzygieae）的生态与进化意义，这两个类群约占桃金娘科（Myrtaceae）6,000个物种的近一半。肉质果实被视为一种关键创新，有助于这些植物的多样化和扩散。研究重点在于果实和种子性状如何影响植物的分布区域、传播方式以及对气候变化的脆弱性。 为了加快数据收集，项目采用了人工智能技术：计算机视觉用于分析来自标本馆样本和野外照片的植物图像，而语言模型则从科学文献和数据库中提取有用信息。由于不同来源的AI生成数据在尺度和准确性上存在差异，整合这些数据具有挑战性，因此需要谨慎地融合与验证。 通过将AI生成的性状数据与系统发育树及环境信息相结合，本研究旨在揭示性状的演化过程，预测种子传播模式，并评估气候风险。这项工作将生物多样性科学与现代人工智能相结合，开创了一种大规模研究植物性状的新方法。