Исследователи научили искусственный интеллект распознавать различные виды фораминифер. Эти морские одноклеточные создают раковины, по которым их и различают биологи.

Зачем это понадобилось биологам? Ответ прост.

Таким образом, эти протисты – бесценный клад для исследователей, изучающих экологию и климат древней Земли. Многое об ушедшей геологической эпохе можно сказать просто на основании того, какие виды фораминифер тогда водились в океане.

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.

Биологи обучали искусственный интеллект распознавать шесть важных для палеоокеанографии видов фораминифер. После обучения нейронная сеть стала отличать эти виды друг от друга и от других таксонов с точностью 80%. Для сравнения: пять приглашённых экспертов показали среднюю точность в 63%, а пять новичков – 53%. Кроме того, у машины процент верных ответов был примерно одинаков для всех шести видов, а у экспертов он сильно зависел от того, с какими видами им ранее приходилось иметь дело.

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.