Forschende der Universität Michigan haben mittels einer künstlichen Intelligenz nachgewiesen, dass sich Singvögel (Passeriformes) in rapiden Evolutionsphasen entwickelten, die eng mit historischen Klimaschwankungen korrelierten. Die Ergebnisse der Studie, veröffentlicht in Nature Ecology & Evolution, stützen langjährige evolutionstheoretische Modelle adaptiver Radiationen und zeigen, wie Umweltveränderungen die morphologische Vielfalt vorantreiben. Zur Datenanalyse setzte das Team um Lead-Autor Jake Berv und Seniorautor Brian Weeks den KI-gestützten Bilderkennungsdienst Skelevision ein. Gemeinsam mit Forschenden der New York University entwickelte das Labor ein Modell, das Vogelskelette innerhalb von 45 Sekunden dokumentiert und präzise Messungen an mehr als einem Dutzend Knochen ermöglicht. Durch die Auswertung von über 170.000 einzelnen Skelettmessungen an 2.000 Arten aus Museumssammlungen, vorwiegend des Zoologischen Museums der Universität Michigan, konnten die Wissenschaftler die gesamte Körpergestalt der Vögel in einem integrierten Modell betrachten. Eine neu entwickelte statistische Methode namens Bifrost erlaubte es, die evolutionären Veränderungen über einen Zeitraum von ca. 45 Millionen Jahren nachzuvollziehen. Die Analyse identifizierte beschleunigte Evolutionsraten vor etwa 35 Millionen Jahren, die genau mit dem Eozän-Oligozän-Übergang und einer Phase intensiver globaler Abkühlung zusammenfielen. Etwa 15 Millionen Jahre später folgten Häufungen von Evolutionsverlangsamungen. Dieses Muster seltener, starker Beschleunigungen gefolgt von häufigen Verlangsamungen bestätigt die Theorie, dass Arten neue ökologische Nischen rasch erschließen, bevor die Diversifizierung im Laufe der Zeit nachlässt. Zusätzlich deckte die globale Auswertung der Skelettdaten ein bislang unterschätztes räumliches Muster auf: Vogelgemeinschaften in höheren Breitengraden mit ausgeprägten saisonalen Temperaturschwankungen weisen signifikant höhere Raten der morphologischen Evolution auf als Populationen in Äquatornähe. Die Wissenschaftler führen dies auf den gemeinsamen Einfluss umweltbedingter Variation zurück und schlagen vor, diese Erkenntnisse in die Erforschung latitudinaler Biodiversitätsgradienten zu integrieren. Die Studie unterstreicht den strategischen Wert historischer Museumssammlungen in Kombination mit moderner KI-Forschung. Automatisierte Digitalisierungsverfahren ermöglichen heute Analysen im bisherigen Maßstab, der mit manueller Forschung nicht machbar wäre. Die Erkenntnisse bieten zudem relevante Ansätze für das Verständnis der aktuellen, menschengemachten Klimakrise. Da historische Klimaumschwünge nachweislich Evolutionsgeschwindigkeiten antreiben, können die Daten helfen, langfristige Anpassungsmechanismen von Arten auf heutige Umweltveränderungen besser abzuschätzen. Investitionen in die Konservierung biologischer Sammlungen und den Ausbau digitaler Analysetools werden damit als zentrale Säulen zukünftiger ökologischer und evolutionärer Forschung etabliert.