Исследователи разработали и продемонстрировали робота, способного сортировать, манипулировать и идентифицировать микроскопические морские окаменелости. Новая технология автоматизирует утомительный процесс, который играет ключевую роль в углублении нашего понимания Мирового океана и климата.
"Прелесть этой технологии в том, что она сделана с использованием относительно недорогих готовых компонентов, и мы разработали дизайн и программное обеспечение с ИИ с открытым исходным кодом, - говорит Эдгар Лобатон, соавтор статьи о работе и доцент кафедры электротехники и вычислительной техники Университета штата Северная Каролина. - Наша цель - сделать этот инструмент широко доступным, чтобы его могли использовать как можно больше исследователей для углубления нашего понимания океанов, биоразнообразия и климата".
Технология, названная Forabot, использует робототехнику и ИИ для физического манипулирования останками организмов, называемых фораминиферы (от лат. Foraminifera), чтобы их можно было исследовать.
Фораминиферы - это клада раковинных одноклеточных животных из группы протистов и распространены в океанах уже более 100 миллионов лет. Когда они умирают, они оставляют после себя свои крошечные раковины, ширина которых в большинстве случаев не превышает миллиметра. Эти раковины дают ученым представление о характеристиках океанов того периода, когда фораминиферы были живы. Например, различные их виды обитали в различных океанических средах, а химические измерения раковин могут рассказать ученым о многом, от химического состава океана до его температуры в момент формирования раковины.
Однако оценка раковин и окаменелостей - дело утомительное и трудоемкое. Именно поэтому команда инженеров и специалистов по палеоокеанографии разработала Forabot, чтобы автоматизировать этот процесс.
"На данный момент Forabot способен идентифицировать шесть различных типов фораминифер и обрабатывать 27 раковин в час, - говорит Лобатон. - Это опытный прототип, поэтому мы будем расширять количество видов фораминифер, которые он способен идентифицировать. И мы надеемся, что нам удастся увеличить количество раковин, которые он может обрабатывать в час. Кроме того, на данный момент точность распознавания у Forabot составляет 79%, что лучше, чем у большинства обученных людей".
"После того, как Forabot будет оптимизирован, он станет ценным исследовательским оборудованием, позволяющим студентам эффективнее тратить свое время на изучение более сложных навыков, - говорит Том Марчитто, соавтор статьи и профессор геологических наук в Университете Колорадо. - Используя таксономические знания сообщества для обучения робота, мы также можем улучшить единообразие идентификации фораминифер в разных исследовательских группах".
Вот как работает Forabot. Сначала пользователи должны промыть и просеять образец из сотен видов фораминифер. В результате у пользователей остается куча того, что похоже на песок. Затем образец помещается в контейнер, называемый изоляционной камерой. После чего игла в нижней части этой камеры поднимает одну раковину вверх, которая он удаляется с помощью всасывающего механизма в отдельный контейнер, называемый камерой визуализации, которая оснащена автоматизированной камерой высокого разрешения, делающей несколько снимков образца. После получения снимков раковина снова поднимается иглой и с помощью всасывающего механизма перемещается в соответствующий контейнер на станции сортировки.
Статья "Forabot: Automated Planktic Foraminifera Isolation and Imaging" опубликована в журнале Geochemistry, Geophysics, Geosystems.
Комментарии
(0) Добавить комментарий