Технологии машинного обучения добрались до палеоботаников

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.

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Ученые предостерегают от создания зеркальных бактерий: они угрожают жизни
Наука
Астрономы наблюдали редкий гамма-всплеск от черной дыры в соседней галактики
Космос
Физики нашли странную частицу: ее масса то возникает, то исчезает
Наука
Генетики выяснили, когда неандертальцы скрещивались с современными людьми
Наука
В Google оценили риски для криптографии с появлением квантового чипа Willow
Новости
На звездах, подобных Солнцу, супервспышки происходят чаще, чем считалось
Космос
Google Play закрывает монетизацию для разработчиков из России
Новости
НАСА установило причины «первой авиакатастрофы на Марсе»
Космос
Университетский стартап из Грозного разработал VR-тренажер для хоккеистов
Новости
Микророботы из гидрогеля уменьшили раковые опухоли у мышей
Наука
Форум по робототехнике для школьников и студентов пройдет в Иннополисе
Иннополис
В пещере «первых Homo sapience Евразии» обнаружили ритуальную комнату
Наука
Эксперты обсудили путь от замещения импорта к технологическому лидерству
Наука
В ранней Вселенной нашли галактику, напоминающую юный Млечный Путь
Космос
Материал с МКС лучше земных аналогов активирует восстановление костей
Космос
Болото вместо степи: выяснили, каким был мост между Евразией и Америкой
Наука
Горбатый кит в поисках партнера пересек три океана и проплыл 13 000 км
Наука
Химики создали суперустойчивые кишечные палочки для промышленности
Наука
В IBM придумали как в пять раз быстрее обучать ИИ и экономить энергию
Новости
«Т-Технологии» бесплатно предоставит разработчикам российские модели ИИ
Новости