Искусственный интеллект лучше экспертов научился классифицировать морских одноклеточных

Раковины одноклеточных дают бесценную информацию об условиях в древних океанах.

Фото North Carolina State University.

Компьютер работал с изображениями, полученными под микроскопом.

Иллюстрация North Carolina State University.

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.

"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.

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.

Компьютер работал с изображениями, полученными под микроскопом.
Компьютер работал с изображениями, полученными под микроскопом.
Иллюстрация North Carolina State University.

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.

К слову, "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) ранее писали об искусственном интеллекте, классифицирующем галактики и читающем по губам.