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
Экспериментальный лазер передал данные с зонда «Психея» на расстоянии 226 млн километров
Космос
Посмотрите на самое близкое фото обломка ракеты в космосе
Космос
Ученые нашли следы древних ритуалов майя на благословение
Наука
В Китае появились батареи со сверхбыстрой зарядкой для электрокаров: запас хода составляет 1000 км
Новости
Найдены скрытые «дорожки для мертвых»: их обнаружили с помощью лидара
Наука
Беспилотные грузовики Evocargo начинают работу во «Внуково» в рамках эксперимента
Новости
«Человеческие нейронные сети потребляют около 20 Вт, а искусственные — сотни ватт»
Технологии
Ученые считают, что недалеко от Земли есть «живая» планета
Новости
Китай готов к автономным летающим такси: когда будут первые полеты
Новости
Посмотрите на сотни черных «пауков», которые заполонили Марс весной
Космос
Где похоронен Платон: ученые наконец-то нашли ответ
Наука
Почему мужчины умирают в России на 10 лет раньше женщин: в Минздраве назвали причину
Новости
Крошечный и тонкий экран отслеживает активность мозга во время операции
Новости
Российские школьники создают автономную систему для борьбы с браконьерами
Новости
Телескоп НАСА наблюдал сверхновую, которая противоречит современным теориям
Космос
Данные передали со скоростью 25 Мбит/с на расстоянии в 226 000 000 км
Космос
Мертвая звезда осветила мощной вспышкой соседнюю галактику
Космос
Биологи представили альтернативную теорию происхождения строительных блоков жизни
Наука
Биоинженеры спроектировали клетки-киллеры для терапии рака мозга
Наука
Как Process Mining и Task Mining повышают эффективность и прибыльность бизнеса
Мнения