Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Идеи

Для проведения беглой классификации листа какого-либо растения у ботаника может уйти несколько часов, а если речь идет о лиственных окаменелостях, то процесс займет еще больше времени. Палеоботаник Питер Вильф совместно с экспертом по компьютерным нейронаукам создал алгоритм, который мгновенно распознает вид растения и даже заглядывает в его прошлое.

Существуют десятки тысяч различных узоров из жилок на листьях, и запомнить их все пока не удавалось никому. Обычно ботаники используют метод классификации вручную, который называется архитектура листа. Большая часть известных сегодня узоров на листьях занесена в многостраничный труд, созданный еще в 19 веке. Именно в нем ботаники ищут подходящий вариант — и на это может уйти два часа.

Чтобы помочь себе и своим коллегам Питер Вильф совместно с Томасом Серре, экспертом по компьютерным наукам из Браунского университета, разрабатывает алгоритм, который будет классифицировать листья за долю секунды.

В основе программы лежит компьютерное распознавание образов и машинное обучение, с помощью которого система различает узоры на листьях и определяет, из какого семейства они происходят. Точность результатов составляет 72%.

В базе данных системы содержится уже 7597 изображений листьев, которые предварительно были выбелены и отсканированы таким образом, что на них видны все детали прожилок и узоров. Ученые не стали устранять мелкие несовершенства, например, следы от наскомых и разломы, так как эти детали могут многое сказать о происхождении растения.

Алгоритм составляет тепловую карту листа и выделяет красными точками отдельные элементы, которые могут указывать на какие-либо из 50 различных характеристик листьев. На основе этих данных система классифицирует семейство, к которому принадлежит растение.

Вильф также планирует обучить систему распознавать лиственные окаменелости, идентифицировать которые человеку еще сложнее. По мнению Вильфа, созданный им алгоритм и другие подобные программы не заменят ботаников, но зато подскажут им, куда именно нужно смотреть.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

На совести информаторов: как громкие скандалы вокруг АНБ, Facebook и Tesla изменили мир
Тренды
NativeOS: нативная реклама в видео без репутационных потерь и терроризма от режиссера короткометражек
Кейсы
Тихий убийца: как микропластик вызывает болезни и останавливает репродукцию живых организмов
Тренды
Гонка для JavaScript-разработчиков: как постоянные обновления мешают работе
Тренды
Big data на страже здоровья: как и зачем медицинские организации собирают и хранят данные
Тренды
Николь Миллс, Booking.com — об инновациях, agile-подходе и индустрии впечатлений
Кейсы
Тренды
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Опасный криптотрейдинг: как киберпреступники угрожают виртуальным сбережениям и биржам
Тренды
Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
Тренды
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
Идеи
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды
«Педиатр 24/7»: как телемед-стартап подарил родителям спокойствие, а врачам — работу
Кейсы
Вас снова обманули: как человечество учит компьютеры определять фейки в интернете
Тренды
БиСи Бирман, Heavy Projects: ИИ должен иметь несовершенства — это элемент случая
Мнения
Артем Геллер, lab.ag: делая сервис для государства, ты помогаешь своей бабушке
Мнения
Акселераторы и инкубаторы: что выбрать стартапу на раннем этапе развития
Мнения
Вопрос доверия: как и почему изменилось отношение к телемедицине в России
Тренды
Правительственные криптопесочницы: как освободить финтех от давления закона и защитить потребителей
Тренды
Роман Нестер, Segmento: я верю корпорациям больше, чем маленьким компаниям
Кейсы
Суперагенты в недвижимости: как блокчейн и большие данные заменяют риелторов
Тренды
СМИ будущего: вертикальные видео, новости по запросу и смерть сайтов
Тренды
Тренды
Колонизация отменяется: почему терраформирование невозможно на Марсе
Сет Стивенс-Давидовиц: у людей гораздо больше непристойных и скверных мыслей, чем мы думали
Мнения
Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Мнения
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи