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
Тайны древней звезды по соседству изучили, «подслушав ее песню»
Космос
Baidu делает ИИ для перевода звуков животных в человеческую речь
Наука
Оказалось, ИИ врет чаще при одном условии: как этого избежать
Новости
Суперкомпьютер Маска сжирает электричество как 300 000 домов: люди протестуют
Новости
Посмотрите, как робот стремительно отбивает подачи в настольном теннисе
Новости
Физики исполнили мечту алхимиков: свинец в коллайдере превратили в золото
Наука
Создано музыкальное приложение для реабилитации после инсульта
Наука
«Эффект аккордеона» превращает жесткий графен в эластичный материал
Наука
ИИ восстановил имя автора свитка, который пережил последний день Помпеи
Наука
Частный лунный модуль вышел на орбиту спутника после двух месяцев полета
Космос
Предок тираннозавра «иммигрировал» в Америку из Азии, считают ученые
Наука
Обновленный Gemini 2.5 Pro от Google возглавил рейтинг ИИ для разработчиков
Новости
Ученые решили проблему, которая мешала запуску термоядерных реакторов почти 70 лет
Наука
Китайское «супероружие» для подводных диверсий оказалось не таким, как считалось
Новости
Отключение мобильного интернета в Москве: какие последствия для бизнеса
Новости
Киберполиция назвала новые схемы мошенников: как они воруют аккаунты на «Госуслугах»
Новости
Хокинг предсказал гибель Земли: оказалось, НАСА сочло угрозу реальной
Наука
Создатель Ethereum признал свои ошибки и решил изменить криптовалюту
Новости
«Ред ОС 8» заработала на Arm-платформах — теперь и на «Байкале»
Новости
Компания Цукерберга использовала уязвимость подростков для рекламы
Новости