Искусственный интеллект лучше экспертов научился классифицировать морских одноклеточных

Раковины одноклеточных дают бесценную информацию об условиях в древних океанах.

Раковины одноклеточных дают бесценную информацию об условиях в древних океанах.
Фото North Carolina State University.

Компьютер работал с изображениями, полученными под микроскопом.

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

Раковины одноклеточных дают бесценную информацию об условиях в древних океанах.
Компьютер работал с изображениями, полученными под микроскопом.
Исследователи научили нейронную сеть решать задачу, важную для выяснения климата прошедших эпох.

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.

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.