Forskare har utvecklat ett artificiellt intelligensprogram (AI) som automatiskt kan ge artnivåidentifiering av mikroskopiska marina organismer. Nästa steg är att införliva AI i ett robotsystem som kommer att bidra till att förbättra vår förståelse av världens hav, både nu och i vårt förhistoriska förflutna.

Specifikt, AI-programmet har visat sig kunna identifiera sex arter av foraminifer, eller forams – organismer som har varit vanliga i jordens hav i mer än 100 miljoner år.

Foram är protister, varken växt eller djur. När de dör, de lämnar efter sig sina små skal, de flesta mindre än en millimeter breda. Dessa skal ger forskare inblick i oceanernas egenskaper som de fanns när foramarna levde. Till exempel, olika typer av foramarter trivs i olika typer av havsmiljöer, och kemiska mätningar kan berätta för forskare om allt från havets kemi till dess temperatur när skalet bildades.

Dock, att utvärdera dessa foramskal och fossil är både tråkigt och tidskrävande. Det är därför ett tvärvetenskapligt team av forskare, med expertis från robotik till paleoceanografi, arbetar med att automatisera processen.

"Vid denna punkt, AI:n identifierar foramen korrekt ungefär 80 procent av tiden, vilket är bättre än de flesta tränade människor, " säger Edgar Lobaton, en docent i el- och datateknik vid North Carolina State University och medförfattare till en artikel om arbetet.

"Men detta är bara beviset på konceptet. Vi förväntar oss att systemet kommer att förbättras med tiden, eftersom maskininlärning innebär att programmet blir mer exakt och mer konsekvent med varje iteration. Vi planerar också att utöka AI:s verksamhet, så att den kan identifiera minst 35 arter av foram, snarare än de nuvarande sex."

Det nuvarande systemet fungerar genom att placera en foram under ett mikroskop som kan ta fotografier. En LED-ring lyser ljuset på foramen från 16 riktningar – en i taget – samtidigt som den tar en bild av foramen med varje ljusförändring. Dessa 16 bilder kombineras för att ge så mycket geometrisk information som möjligt om foramets form. AI använder sedan denna information för att identifiera foramets arter.

Skanningen och identifieringen tar bara några sekunder, och är redan lika snabb – eller snabbare – än de snabbaste mänskliga experterna.

"Plus, AI:n blir inte trött eller uttråkad, "Lobaton säger." Detta arbete visar det framgångsrika första steget mot att bygga en robotplattform som kommer att kunna identifiera, välja och sortera forams automatiskt. "

Lobaton och hans medarbetare har fått ett bidrag från National Science Foundation (NSF), med start i januari 2019, att bygga det fullt fungerande robotsystemet.

"Detta arbete är viktigt eftersom haven täcker cirka 70 procent av jordens yta och spelar en enorm roll i dess klimat, säger Tom Marchitto, en docent i geologiska vetenskaper vid University of Colorado, Flyttblock, och motsvarande författare till tidningen.

"Forams finns överallt i våra hav, och kemin i deras skal registrerar de fysiska och kemiska egenskaperna hos vattnet som de växte i. Dessa små organismer vittnar om tidigare egenskaper som temperatur, salthalt, surhet och näringskoncentrationer. I sin tur kan vi använda dessa egenskaper för att rekonstruera havscirkulation och värmetransport under tidigare klimathändelser.

"Detta spelar roll eftersom mänskligheten är mitt uppe i en oavsiktlig, globalt klimatexperiment på grund av våra utsläpp av växthusgaser, " säger Marchitto. "För att förutsäga resultaten av det experimentet behöver vi en bättre förståelse för hur jordens klimat beter sig när dess energibalans förändras. Den nya AI, och robotsystemet det kommer att möjliggöra, skulle avsevärt kunna påskynda vår förmåga att lära oss mer om förhållandet mellan klimatet och haven över stora tidsskalor."

Pappret, "Automatiserad artnivåidentifiering av planktiska foraminifera med hjälp av konvolutionella neurala nätverk, jämfört med mänsklig prestation, " publiceras i tidskriften Marin mikropaleontologi .