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人工智能识别植物武汉中证通看率竟这样

更新时间:2017-08-16 11:01:53 浏览次数:274次
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  世界各地的自然历史博物馆正在加速藏品数字化进程,武汉中证通看将标本图像存储在开放数据库中。武汉中证通看比如美国国家科学基金会的iDigBio项目的一个数据库,就拥有来自全美各地收集的超过1.5亿张植物和动物图像。
  目前,世界3.5亿个物种中,只有一小部分被数字化了。但是,随着计算技术的进步,哥斯达黎加理工学院计算机科学家艾瑞克·蒙塔罗和法国蒙彼利埃国际发展农业研究中心植物学家皮埃尔·邦尼特认为,为标本做大数据集已经成为可能。他们的团队已经实现了植物识别的自动化。
  研究人员借助智能手机应用程序现场拍摄标本,积累了数以百万计的新鲜植物图像,然后对1000多个物种、超过26万份植物标本进行了扫描识别,采用先进算法的识别准确率高达80%。
  邦尼特说,这样惊人的结果往往让植物学家担心其学术领域被轻视。“但人类的专长永远不会被,识别结果仍需要植物学家来检验正确与否。”
  人工智能识别标本的方法,极大地减少了植物学家收集和识别标本的时间,还能帮助改进标本数据贫乏地区的植物鉴定水平,对生物多样性丰富但植物标本较少的地区特别有用。
  此外,这种方法还能让研究人员对大数据进行额外的分析。一般而言,植物标本样本中含有丰富的数据信息,例如采集时间和地点,采集时在开花还是在结果,以及花群密集特征等。由于一些样本是几个世纪以前的数据,因此,可以帮助研究植物是如何适应气候变化的。
  美国宾夕法尼亚州立大学博士彼得·威尔夫说:“在自然历史的进程中,这种方法预示着未来。”
  植物学家似乎能从繁重的收集和识别标本的工作中解放出来了。如果研究结果稳定,他们至少能够省下80%的时间啊!要知道,世界各地的自然历史博物馆中的数字化标本越来越多,单一个数据库就有超过1.5亿张图像。人工智能可以自动识别标本,这对植物学家来说当然不是威胁。毕竟,大部分鉴定工作枯燥又无聊,但又至关重要,人工智能在这些地方帮忙,真是不能更贴心。开一个脑洞,如果科学家能把那些繁琐又不得不做的都交给人工智能,科学产出会不会更加丰富?
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