Этот робот, сортирующий окаменелости, может идентифицировать миллионнолетнюю живность для исследователей климата

Работа Forabot заключается в создании изображений, идентификации и классификации крошечных раковин, оставленных морскими организмами, называемыми фораминиферами.

Отредактировано 2023-25-06
Фораминиферы - это крошечные морские организмы с замысловатыми раковинамиФораминиферы - это крошечные морские организмы с замысловатыми раковинами.

Крошечные морские окаменелости под названием фораминиферы, или форамы, на протяжении веков помогали ученым, изучающим глобальный климат. Самые древние свидетельства их существования - миллиметровые раковины, которые они оставляют после смерти, - датируются более чем 500 миллионами лет. В период своего расцвета эти одноклеточные протисты процветали во многих морских средах - настолько, что многие отложения морского дна состоят из их останков.

Раковины, разнообразные и сложные, могут дать ценные сведения о состоянии океана, его химическом составе и температуре в то время, когда форамы были живыми. Но до сих пор процесс идентификации, каталогизации и сортировки этих микроскопических организмов был утомительным занятием для исследовательских лабораторий по всему миру.

Теперь есть надежда, что в будущем эта рутинная работа может быть передана на аутсорсинг более механизированной рабочей силе. Группа инженеров из Университета штата Северная Каролина и Университета Колорадо в Боулдере создала робота, специально предназначенного для выделения, изображения и классификации отдельных видов форамов по видам. Он называется Forabot и создан из готовых робототехнических компонентов и специального программного обеспечения искусственного интеллекта (теперь с открытым исходным кодом). В ходе небольшого экспериментального исследования, опубликованного на этой неделе в журнале Geochemistry, Geophysics, Geosystems, точность идентификации составила 79 процентов.

"Благодаря небольшому размеру и большому количеству планктовых фораминифер, из одного кубического сантиметра донного ила океана часто можно собрать сотни или, возможно, тысячи", - пишут авторы в своей работе. "Исследователи используют относительную численность видов фораминифер в образце, а также определяют стабильный изотопный и микроэлементный состав их окаменелых останков, чтобы узнать об их палеоэкологии".

Однако прежде чем проводить формальный анализ, фораминиферы необходимо отсортировать. Именно здесь и может пригодиться Forabot. После того как ученые промывают и просеивают образцы, наполненные раковинами, похожими на песок, они помещают материалы в контейнер, называемый изоляционной башней. Оттуда отдельные виды форамов переносятся в другой контейнер, называемый башней визуализации, где автоматическая камера делает серию снимков образца, которые затем передаются в программное обеспечение ИИ для идентификации. После того как компьютер классифицирует образец, его доставляют на сортировочную станцию, где он распределяется в соответствующие лунки в зависимости от вида. В своем нынешнем виде Forabot может различать шесть различных видов форамов и обрабатывать 27 форамов в час (быстрые расчеты исследователей показывают, что в день он может обрабатывать около 600 окаменелостей).

Для программного обеспечения классификации команда модифицировала нейронную сеть под названием VGG-16, которая была предварительно обучена на более чем 34 000 изображений планктонных форамов, собранных по всему миру в рамках проекта Endless Forams. "Это опытный прототип, поэтому мы будем расширять количество видов форамов, которые он способен идентифицировать", - сказал в пресс-релизе Эдгар Лобатон, доцент Университета штата NC и один из авторов статьи. "Мы также надеемся, что нам удастся увеличить количество форамов, которые он может обрабатывать в час".

Посмотрите, как работает Forabot, ниже: