关于人工智能(AI)革新工业流程和太空探索的故事比比皆是。但人工智能也在深海环境下帮助科学家。
北卡罗来纳州立大学的研究人员开发了一种人工智能程序，可以自动识别物种或微型海洋生物。科学家们希望这是开发一个机器人系统的第一步，该系统将提供更清晰的世界海洋的过去和现在的图片。
开发的这个程序最初能够识别六种有孔虫——一种在地球海洋中流行了超过1亿年的生物。有孔虫既不是植物也不是动物，它们死后留下微小的壳。通过检查贝壳并进行化学测量，科学家可以确定哪些有孔虫在不同的海洋环境中茁壮成长，并确定贝壳是什么时候形成的。
由于福特评估过程漫长而乏味，跨学科研究团队正在努力自动化该过程。目前的系统通过将葫芦放在能够拍摄照片的显微镜下。LED环在16个方向上闪耀着福特灯 - 一次 - 同时用每个变化拍摄福特的图像。将这16个图像组合以提供尽可能多的几何信息，以及孔的形状。然后AI使用此信息来识别Foram的物种。
扫描和识别只需要几秒钟，而且已经和最快的人类专家一样快，甚至更快。
“此时，AI正确地识别了大约80％的花福特，这比大多数训练有素的人类更好，”北卡罗来纳州立大学电气计算机工程副教授Edgar Lobaton说关于工作的论文。
“但这只是概念证明。我们希望系统随着时间的推移而改善，因为机器学习意味着程序将获得更准确，更符合每次迭代。我们还计划扩大AI的PURVIEVIVE，以便它可以识别至少35种Forams，而不是当前六种。“
Lobaton和他的合作者已经从美国国家科学基金会(NSF)获得了一笔资金来建造这个功能齐全的机器人系统。
“这项工作非常重要，因为海洋覆盖了约70%的地球表面，并在其气候中发挥着巨大的作用，”科罗拉多大学博尔德分校的地质科学副教授、该论文的通讯作者汤姆·马奇托说，“浮游有孔虫的物种级自动识别使用卷积神经网络，与人类的表现相比。”
“福尔萨姆在海洋中普遍存在，他们的贝壳的化学物质记录了他们长大的水域的物理和化学特征。这些微小的生物涉及过去的性质，如温度，盐度，酸度和营养浓度。反过来，我们可以使用这些属性来重建在过去的气候事件期间的海洋循环和热传输。
“这一事项是因为人类在无意的全球范围内，由于我们的温室气体排放，”Marchitto表示。“为了预测该实验的结果，我们需要更好地了解地球能量平衡改变时的气候表现如何。新的AI和它将实现的机器人系统能够显着加快我们在大量巨大尺度上了解了更多关于气候与海洋之间关系的能力。“
提交：AI•机器学习那产品设计
