據(jù)《天然》雜志官網(wǎng)日前報導(dǎo)，一篇揭橥在最新一期《退化生物學(xué)》雜志上的論文稱，用不計其數(shù)份標(biāo)本圖象“練習(xí)”過的盤算機(jī)算法，曾經(jīng)能主動辨認(rèn)被壓抑的、枯燥植物標(biāo)本的物種。這是迷信家初次測驗考試經(jīng)由過程深度進(jìn)修，讓盤算機(jī)應(yīng)用年夜型龐雜數(shù)據(jù)集的神經(jīng)收集，處理了辨認(rèn)天然物種分類的艱苦義務(wù)。

　　世界各地的天然汗青博物館正在加快藏品數(shù)字化過程，將標(biāo)本圖象存儲在開放數(shù)據(jù)庫中。好比美國國度迷信基金會的iDigBio項目標(biāo)一個數(shù)據(jù)庫，就具有來自全美各地搜集的跨越1.5億張植物和植物圖象。

　　今朝，世界3.5億個物種中，只要一小部門被數(shù)字化了。然則，跟著盤算技巧的提高，哥斯達(dá)黎加理工學(xué)院盤算機(jī)迷信家艾瑞克-蒙塔羅和法國蒙彼利埃國際成長農(nóng)業(yè)研討中間植物學(xué)家皮埃爾-邦尼特以為，為標(biāo)本做年夜數(shù)據(jù)集曾經(jīng)成為能夠。他們的團(tuán)隊曾經(jīng)完成了植物辨認(rèn)的主動化。

　　研討人員借助智妙手機(jī)運(yùn)用法式現(xiàn)場拍攝標(biāo)本，積聚了數(shù)以百萬計的新穎植物圖象，然后對1000多個物種、跨越26萬份植物標(biāo)本停止了掃描辨認(rèn)，采取先輩算法的辨認(rèn)精確率高達(dá)80%。

　　邦尼特說，如許驚人的成果常常讓植物學(xué)家擔(dān)憂其學(xué)術(shù)范疇被歧視。“但人類的特長永久不會被清除，辨認(rèn)成果仍須要植物學(xué)家來磨練準(zhǔn)確與否。”

　　人工智能辨認(rèn)標(biāo)本的辦法，極年夜地削減了植物學(xué)家搜集和辨認(rèn)標(biāo)本的時光，還能贊助改良標(biāo)本數(shù)據(jù)窮困地域的植物判定程度，對生物多樣性豐碩但植物標(biāo)本較少的地域特殊有效。

　　另外，這類辦法還能讓研討人員對年夜數(shù)據(jù)停止額定的剖析。普通而言，植物標(biāo)本樣本中含有豐碩的數(shù)據(jù)信息，例如收集時光和所在，收集時在開花照樣在成果，和花群密集特點(diǎn)等。因為一些樣本是幾個世紀(jì)之前的數(shù)據(jù)，是以，可以贊助研討植物是若何順應(yīng)氣象變更的。

　　美國賓夕法尼亞州立年夜學(xué)博士彼得-威爾夫說：“在天然汗青的過程中，這類辦法預(yù)示著將來。”

　　植物學(xué)家仿佛能從沉重的搜集和辨認(rèn)標(biāo)本的任務(wù)中束縛出來了。假如研討成果穩(wěn)固，他們至多可以或許省下80%的時光啊！要曉得，世界各地的天然汗青博物館中的數(shù)字化標(biāo)本愈來愈多，單一個數(shù)據(jù)庫就有跨越1.5億張圖象。人工智能可以主動辨認(rèn)標(biāo)本，這對植物學(xué)家來講固然不是威逼。究竟，年夜部門判定任務(wù)死板又無聊，但又相當(dāng)主要，人工智能在這些處所協(xié)助，真是不克不及更貼心。開一個腦洞，假如迷信家能把那些繁瑣又不能不做的都交給人工智能，迷信產(chǎn)出會不會加倍豐碩？