近日在《BMC Evolutionary Biology》雜志上,法國(guó)蒙彼利埃國(guó)際發(fā)展農(nóng)業(yè)研究中心植物學(xué)家Pierre Bonnet及其研究團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一篇文章,闡述了他們使用AI算法解決生物進(jìn)化上的植物標(biāo)本收集和識(shí)別工作。
迄今為止,世界各地的自然歷史博物館都存有大量的標(biāo)本和資料,也就意味著自然歷史學(xué)家承擔(dān)著大量的計(jì)算和分析工作。
對(duì)于此次該領(lǐng)域采用人工智能的嘗試,賓夕法尼亞州立大學(xué)的博士Peter Wilf說(shuō):“這才只是剛剛開(kāi)始,未來(lái)將會(huì)有更多的技術(shù)投入。”
據(jù)了解,世界上有大約3000個(gè)標(biāo)本室,其中約有3.5億個(gè)標(biāo)本,目前只有一小部分被數(shù)字化。
不過(guò),Bonnet的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)通過(guò)Pl@ntNet項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了工廠(chǎng)識(shí)別的自動(dòng)化進(jìn)程。研究人員對(duì)超過(guò)260,000個(gè)植物標(biāo)本的掃描進(jìn)行了類(lèi)似的算法,涵蓋了超過(guò)1000種植物種類(lèi),準(zhǔn)確度最終維持在80%。
但這一進(jìn)程并非所有人都支持,對(duì)此,Bonnet解釋道:“這樣的發(fā)展趨勢(shì)讓很多植物學(xué)家擔(dān)心,其中許多人已經(jīng)覺(jué)得他們的研究領(lǐng)域被低估了。但是事實(shí)上,這種方法只能基于他們所做的工作之上才能實(shí)現(xiàn),它只是一個(gè)工具,永遠(yuǎn)不會(huì)剝奪人的工作。最終,還是需要人來(lái)驗(yàn)證和確定結(jié)果。”
此外,Bonnet還表示,通過(guò)所做的工作,還可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享,幫助數(shù)據(jù)貧乏地區(qū)進(jìn)行相關(guān)工作的研究。
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