![](https://strangeplanet.ru/wp-content/uploads/2019/02/d0b8d0b8-d0bbd183d187d188d0b5-d18dd0bad181d0bfd0b5d180d182d0bed0b2-d0bdd0b0d183d187d0b8d0bbd181d18f-d0bad0bbd0b0d181d181d0b8d184d0b8-680x340.jpg)
Зачем это понадобилось биологам? Ответ прост.
«Фораминиферы повсеместно распространены в наших океанах, и химия их раковин фиксирует физические и химические характеристики вод, в которых они выросли. Эти крошечные организмы свидетельствуют о свойствах, [которые имел океан] в прошлом, таких как температура, солёность, кислотность и концентрация питательных веществ», – объясняет соавтор исследования Том Маркитто (Tom Marchitto) из Университета Колорадо в Боулдере.
Однако просиживать часы, классифицируя бесконечные микрофотографии раковин – утомительное занятие. Вот почему исследователи решили поручить его компьютеру.
Они использовали свёрточную нейронную сеть, созданную и обученную для распознавания изображений. Для каждой раковины компьютеру предъявлялось 16 изображений, отличающихся тем, с какой стороны падал свет. Направления освещённости менялись с помощью специального светодиодного кольца.
![](https://strangeplanet.ru/wp-content/uploads/2019/02/d0b8d0b8-d0bbd183d187d188d0b5-d18dd0bad181d0bfd0b5d180d182d0bed0b2-d0bdd0b0d183d187d0b8d0bbd181d18f-d0bad0bbd0b0d181d181d0b8d184d0b8-1.jpg)
Компьютер работал с изображениями, полученными под микроскопом.
Иллюстрация North Carolina State University.
На распознавание каждого образца у компьютера уходило несколько секунд. Это несколько быстрее, чем у свежего и полного сил эксперта. А ещё искусственный интеллект, в отличие от человека, не устаёт и не начинает в связи с этим работать хуже и медленнее.
Теперь авторы надеются обучить нейронную сеть идентифицировать 35 видов фораминифер.
Научная статья с результатами исследования была опубликована в журнале Marine Micropaleontology.
Оригинал earth-chronicles.ru