新的AI系统可以识别微观的海洋生物

包括印度在内的研究人员开发了一种可以自动提供物种级微观海洋生物识别的人工智能 (AI) 程序。研究人员说，下一步是将AI纳入机器人系统，这将有助于增进我们对现在和史前过去的世界海洋的了解，包括美国北卡罗来纳州立大学前博士后研究员Ritayan Mitra，现在在IIT孟买。

具体来说，根据发表在《海洋微古生物学》杂志上的研究，人工智能计划已被证明能够识别六种有孔虫或孔虫-在地球海洋中流行了10000万多年的生物。孔穴是原生生物，既不是植物也不是动物。当它们死亡时，它们会留下很小的贝壳，大部分不到一毫米宽。这些贝壳使科学家能够洞悉海洋的特征，因为它们是在森林还活着的时候存在的。

例如，不同类型的孔藻物种在不同类型的海洋环境中繁衍生息，化学测量可以告诉科学家从海洋化学到形成外壳时的温度的一切信息。但是，评估这些孔壳和化石既繁琐又耗时。

北卡罗来纳州立大学 (North Carolina State University) 副教授埃德加·洛巴顿 (Edgar Lobaton) 表示: “在这一点上，人工智能大约80% 的时间会正确识别出这些森林，这比大多数受过训练的人类都要好。”

“但这只是概念的证明。我们预计系统会随着时间的推移而改进，因为机器学习意味着该程序将变得更加准确，并且与每次迭代更加一致。

“我们还计划扩大人工智能的权限，这样它就可以识别至少35种孔菌，而不是目前的6种，” 洛巴顿说。

当前系统的工作原理是将foram放置在能够拍照的显微镜下。LED环从16个方向 (一次一个) 将光照射到foram上，同时每次改变光线都会拍摄foram的图像。将这16张图像组合在一起，以提供有关foram形状的尽可能多的几何信息。然后，AI使用此信息来识别foram的物种。扫描和识别仅需几秒钟，并且已经比最快的人类专家快或更快。

“此外，人工智能不会感到疲倦或无聊。这项工作展示了成功建立机器人平台的第一步，该平台将能够自动识别，拾取和分类forams，”Lobaton说。

研究人员获得了美国国家科学基金会 (NSF) 的资助，用于构建功能齐全的机器人系统。

科罗拉多大学博尔德分校副教授汤姆·马奇托说: “这项工作很重要，因为海洋覆盖了地球表面约70% 的面积，并在其气候中发挥了巨大作用。”“我们的海洋中无处不在，它们的贝壳化学记录了它们生长的水域的物理和化学特征，” 马奇托说。

“这些微小的生物见证了过去的特性，如温度、盐度、酸度和营养浓度。反过来，我们可以利用这些特性来重建过去气候事件中的海洋环流和热量传输。

“这很重要，因为由于我们排放的温室气体，人类正处于一场无意的、全球规模的气候 '实验' 之中，” 马奇托说。