研究人员开发了一种人工智能(AI)程序，可以自动提供微观海洋生物的物种水平识别。下一步是将AI纳入机器人系统，这将有助于促进我们对现在和史前过去的世界海洋的理解。

具体而言，人工智能计划已被证明能够识别六种有孔虫或有孔虫 - 这些有机体在地球海洋中流行超过1亿年。

Forams是原生生物，既不是植物也不是动物。当它们死亡时，它们会留下它们的小壳，大多不到一毫米宽。这些炮弹让科学家深入了解了有关海洋存在时海洋的特征。例如，不同类型的foram物种在不同类型的海洋环境中茁壮成长，化学测量可以告诉科学家从海洋的化学到壳体形成时的温度。

然而，评估那些炮弹和化石既乏味又耗时。这就是为什么一个跨学科的研究团队，从机器人到古海洋学的专业知识，正在努力实现这一过程的自动化。

“在这一点上，人工智能正确识别大约80%的时间，这比大多数训练有素的人更好，”北卡罗来纳州立大学电气和计算机工程副教授，共同作者埃德加洛巴顿说。关于工作的论文。

“但这只是概念的证明。我们希望系统随着时间的推移而改进，因为机器学习意味着程序将更加准确，并且与每次迭代更加一致。我们还计划扩展AI的范围，以便它可以识别至少有35种物种，而不是现在的六种物种。“

目前的系统通过在能够拍摄照片的显微镜下放置一个物体来工作。LED环可以从16个方向照射到foram上 - 一次一个 - 同时每次改变光线时都会拍摄一个foram的图像。将这16个图像组合在一起，以提供尽可能多的关于foram形状的几何信息。然后，AI使用此信息来识别foram的物种。

扫描和识别只需几秒钟，并且已经比最快的人类专家快或更快。

“另外，AI不会感到疲倦或无聊，”Lobaton说。“这项工作展示了建立一个能够自动识别，挑选和分类的机器人平台的成功的第一步。”

Lobaton和他的合作者从2019年1月开始获得国家科学基金会(NSF)的资助，用于建造功能齐全的机器人系统。

“这项工作非常重要，因为海洋覆盖了地球表面约70%的面积，并在其气候中发挥着重要作用，”科罗拉多大学博尔德分校地质科学副教授，该论文的通讯作者Tom Marchitto说。

“Forams在我们的海洋中无处不在，它们的化学物质记录了它们生长的水的物理和化学特征。这些微小的生物见证了过去的特性，如温度，盐度，酸度和营养物浓度。反过来我们可以在过去的气候事件中，利用这些特性重建海洋环流和热量输送。

“这很重要，因为由于我们排放的温室气体，人类处于无意的，全球规模的气候'实验'之中，”Marchitto说。“为了预测该实验的结果，我们需要更好地了解地球气候在其能量平衡发生变化时的行为方式。新的人工智能及其启用的机器人系统可以大大加快我们了解更多关于气候和海洋跨越巨大的时间尺度。“

该论文“利用卷积神经网络自动进行物种级别的浮游有孔虫识别，与人类表现进行比较”发表在“海洋微观古生物学”杂志上。该论文的主要作者是Ritayan Mitra，他是北卡罗来纳州立大学和科罗拉多州博尔德分校的前博士后研究员，现在在IIT Bombay工作。共同作者包括Q. Ge和B. Zhong，Ph.D。NC州的学生;B. Kanakiya，北卡罗莱纳州立大学的前硕士生;威廉姆斯学院的MS Cook;俄勒冈州立大学的JS Fehrenbacher;肯特州立大学JD Ortiz;和加州大学洛杉矶分校的A. Tripati。