人工智能识别植物准确率高达80% - 重庆农业

来源:http://www.temizlikoyunlari.com 作者:科技中心 人气:54 发布时间:2020-02-07
摘要:人工智能走进植物分类学领域 深度学习算法成功鉴别出上千个植物标本 科技日报电(记者房琳琳)据《自然》杂志官网日前报道,一篇发表在最新一期《进化生物学》杂志上的论文称

人工智能走进植物分类学领域 深度学习算法成功鉴别出上千个植物标本

科技日报电(记者 房琳琳)据《自然》杂志官网日前报道,一篇发表在最新一期《进化生物学》杂志上的论文称,用成千上万份标本图像“训练”过的计算机算法,已经能自动识别被压制的、干燥植物标本的物种。这是科学家首次尝试通过深度学习,让计算机使用大型复杂数据集的神经网络,解决了识别自然物种分类的困难任务。

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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,将标本图像存储在开放数据库中。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。

实现植物标本的数字化为研究人员开启了一个全新的世界。

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。

图片来源:Peter Macdiarmid/Getty Images

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%。

研究人员报告称,通过利用上千株保存下来的植物的图像对计算机算法进行训练,后者成功学会自动鉴别经过压平、干燥并被装入植物标本卡的物种。

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消除,识别结果仍需要植物学家来检验正确与否。”

这项日前发表于《BMC进化生物学》杂志的研究,是利用深度学习解决鉴别自然历史馆藏中的物种这一艰巨的分类任务的首次尝试。深度学习是一种教会神经网络利用大型复杂数据集的人工智能技术。

365bet在线手机版,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。

全球自然历史博物馆正竞相实现馆藏数字化,即将标本图像存入开放的数据库中,从而使任何地方的研究人员都能搜寻到。其中一个数据聚合者——美国国家科学基金的iDigBio项目,拥有来自全美馆藏的1.5亿余张植物和动物图像。

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。

全球约有3000多个植物标本室,据估测保存着3.5亿个标本——仅有一小部分实现了数字化。然而,不断扩大的数据集以及计算技术的发展,吸引着哥斯达黎加科技学院计算机专家Erick Mata-Montero和法国农业研究国际发展中心植物学家Pierre Bonnet想看看他们可以如何利用这些数据。

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。”

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