Leestijd: 2 minuten – gespot nabespreking
Als we de kans zouden krijgen om elk van de miljarden microfossielen die op aarde gevonden worden te bestuderen, zouden we zeker veel kunnen leren over het verleden van onze planeet, zowel vanuit geologisch als organisch oogpunt. Maar de taak is zo groot dat zelfs een grote groep gemotiveerde en bekwame mensen deze zonder hulp niet kunnen volbrengen.
Dat is de reden waarom Noorse wetenschappers onlangs kunstmatige intelligentie (AI) hebben ontwikkeld waarmee microfossielen nauwkeuriger kunnen worden bestudeerd en deze microscopische elementen kunnen worden geclassificeerd die essentieel zijn voor een beter begrip van ons verleden. Hun grootte varieert doorgaans tussen 5 en 500 micrometer (of een halve millimeter), ook wel bekend als Palynomorfen Ze zijn enkele miljoenen jaren oud (500 miljoen voor de oudste).
Bedankt YOLOv5
Het grootste aantal van deze microfossielen wordt aangetroffen in sedimentair gesteente, dat helpt bij het bepalen van de ouderdom van gesteentelagen en of ze in een mariene of terrestrische omgeving zijn gevormd, waardoor inzicht wordt verkregen in de klimaatomstandigheden en geologische gebeurtenissen in het verleden. Om analyses uit te voeren en resultaten sneller te verzamelen, stelde een team van de Noorse Arctische Universiteit, gevestigd in de stad Tromsø (noordwesten van het land), een procedure in twee stappen voor, aangedreven door kunstmatige intelligentie. Synthese van hun onderzoek is Het is te vinden in het tijdschrift Artificial Intelligence in Geosciences.
Amerikaanse online media identificeren The Debrief De eerste stap is het gebruik van een vooraf getraind objectdetectiemodel, YOLOv5 (naar ‘Je kijkt maar één keer’, “You Only Look Once”), wiens rol het is om individuele microfossielen te identificeren en te extraheren uit diabeelden met hoge resolutie. Met dit model kunnen de precieze grenzen van elk fossiel efficiënt worden bepaald, wat lang en moeizaam werk zou hebben gekost als het aan mensen was toevertrouwd.
In de tweede fase gebruiken onderzoekers wat zij noemen…Zelfgestuurd lerenDit is bedoeld om modellen voor kunstmatige intelligentie te trainen die in staat zijn de kenmerken van de ontdekte microfossielen te extraheren. Deze methode omvat een beoordelingssysteem dat door experts als ongelooflijk effectief wordt beschouwd. Snel en vereist geen grote hoeveelheid berekeningen. Hoe meer fossielen de AI classificeert, hoe comfortabeler het wordt om ze te classificeren en hun gegevens te absorberen, waardoor de kennis en vaardigheden geleidelijk worden verrijkt.
Bovendien kan het automatiseren van de classificatie van microfossielen andere implicaties hebben, ook in toekomstgerichte disciplines. Ondergrondse exploratieprojecten (olie en gas) of koolstofafvang en -opslag kunnen efficiënter worden en toekomstige veranderingen in het milieu kunnen worden voorspeld, wat vaak afhangt van het bestuderen van historische modellen.
“Muziekfanaat. Professionele probleemoplosser. Lezer. Bekroonde tv-ninja.”
More Stories
Talk is door de Wereldgezondheidsorganisatie geclassificeerd als waarschijnlijk kankerverwekkend
Aan het begin van het heelal Frankrijk Inter
Microsoft brengt een revolutie teweeg in de communicatie met kwantumteleportatie en maakt sciencefiction werkelijkheid