7 подписчиков

Искусственный интеллект научился новому...😈

   Исследователи разработали программу искусственного интеллекта (ИИ), которая может автоматически обеспечивать идентификацию микроскопических морских организмов на уровне видов.

Исследователи разработали программу искусственного интеллекта (ИИ), которая может автоматически обеспечивать идентификацию микроскопических морских организмов на уровне видов. Следующим шагом является включение ИИ в роботизированную систему, которая поможет нам лучше понять мировые океаны, как сейчас, так и в нашем доисторическом прошлом.

В частности, программа AI доказала свою способность идентифицировать шесть видов фораминифер или форм - организмов, которые преобладали в океанах Земли на протяжении более 100 миллионов лет.
Формы - это протисты, ни растения, ни животные. Когда они умирают, они оставляют позади свои крошечные раковины, шириной менее одного миллиметра. Эти раковины дают ученым понимание характеристик океанов, существовавших при живых формах. Например, различные виды видов растений процветают в различных видах океанской среды, и химические измерения могут рассказать ученым обо всем - от химии океана до его температуры, когда формировалась оболочка.
Однако оценка этих раковин и окаменелостей является утомительной и отнимает много времени. Вот почему междисциплинарная команда исследователей, обладающая знаниями в области робототехники и палеоокеанографии, работает над автоматизацией этого процесса.
«На данный момент ИИ правильно идентифицирует формы примерно в 80% случаев, что лучше, чем у большинства обученных людей», - говорит Эдгар Лобатон, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в Университете штата Северная Каролина и соавтор документ о работе.
«Но это только подтверждение концепции. Мы ожидаем, что система со временем улучшится, потому что машинное обучение означает, что программа будет становиться более точной и более согласованной с каждой итерацией. Мы также планируем расширять кругозор ИИ, чтобы он мог определить по крайней мере 35 видов форм, а не нынешние шесть ".
Текущая система работает, помещая отверстие под микроскопом, способным делать фотографии. Светодиодное кольцо светит на пол с 16 направлений - по одному за раз - снимая изображение с каждым изменением света. Эти 16 изображений объединены, чтобы предоставить как можно больше геометрической информации о форме отверстия. ИИ затем использует эту информацию, чтобы идентифицировать виды форума.

Предоставлено: Университет штата Северная Каролина.
Сканирование и идентификация занимает всего несколько секунд, и уже так быстро - или быстрее - чем самые быстрые человеческие эксперты.

«Плюс, ИИ не устает и не скучает», - говорит Лобатон. «Эта работа демонстрирует успешный первый шаг к созданию роботизированной платформы, которая сможет автоматически идентифицировать, выбирать и сортировать поля».
Лобатон и его сотрудники, начиная с января 2019 года, получили грант Национального научного фонда (NSF) на создание полнофункциональной роботизированной системы .
«Эта работа важна, потому что океаны покрывают около 70 процентов поверхности Земли и играют огромную роль в ее климате», - говорит Том Маркитто, доцент кафедры геологических наук в Университете Колорадо, Боулдер, и соответствующий автор статьи.
«Формы повсеместно распространены в наших океанах, и химия их раковин фиксирует физические и химические характеристики вод, в которых они выросли. Эти крошечные организмы свидетельствуют о прошлых свойствах, таких как температура, соленость, кислотность и концентрации питательных веществ. В свою очередь, мы можем использовать эти свойства для восстановления циркуляции океана и переноса тепла во время прошлых климатических явлений.
«Это важно, потому что человечество находится в центре непреднамеренного глобального эксперимента по изменению климата из-за нашего выброса парниковых газов», - говорит Маркитто. «Чтобы предсказать результаты этого эксперимента, нам нужно лучше понять, как климат Земли ведет себя при изменении ее энергетического баланса. Новый ИИ и роботизированная система, которую он позволит, могли бы значительно ускорить нашу способность узнавать больше об отношениях между климат и океаны в огромных временных масштабах ".

Если вам понравилась статья , поставьте лайк и подпишитесь на канал. Оставайтесь с нами, друзья! Впереди ждёт много интересного!