化石分类机器人将帮助研究人员研究海洋和气候

研究人员开发并展示了一种能够分类、操纵和识别微型海洋化石的机器人。新技术使繁琐的过程自动化，这在促进我们对世界海洋和气候的理解方面发挥着关键作用——无论是在今天还是在史前时期。

“这项技术的美妙之处在于它是使用相对便宜的现成组件制造的，我们正在将设计和人工智能软件开源，”该工作论文的合著者埃德加·洛巴顿(EdgarLobaton)说北卡罗来纳州立大学电气与计算机工程副教授。

“我们的目标是让这个工具可以广泛使用，以便尽可能多的研究人员可以使用它来增进我们对海洋、生物多样性和气候的理解。”

这项名为Forabot的技术使用机器人技术和人工智能对称为有孔虫或有孔虫的生物体遗骸进行物理操作，以便对这些遗骸进行分离、成像和识别。

有孔虫是原生生物，既不是植物也不是动物，并且在我们的海洋中普遍存在了1亿多年。当有孔虫死亡时，它们会留下微小的壳，大部分宽度不到一毫米。这些贝壳使科学家能够深入了解有孔虫存在时海洋的特征。例如，不同类型的有孔虫物种在不同类型的海洋环境中茁壮成长，化学测量可以告诉科学家从海洋化学到贝壳形成时的温度的一切信息。

然而，评估有孔虫壳和化石既乏味又耗时。这就是为什么一组工程和古海洋学专家开发了Forabot来自动化该过程。

“此时，Forabot能够识别六种不同类型的有孔虫，每小时处理27种有孔虫——但它永远不会感到无聊，也永远不会厌倦，”Lobaton说。“这是一个概念验证原型，因此我们将扩大它能够识别的有孔虫种类的数量。我们很乐观，我们也能够提高它每小时可以处理的有孔虫数量.

“此外，在这一点上，Forabot识别有孔虫的准确率为79%，这比大多数受过训练的人类都要好。”

“一旦Forabot得到优化，它将成为一件有价值的研究设备，让学生‘有孔虫采摘者’能够更好地花时间学习更高级的技能，”该论文的合著者兼地质科学教授汤姆马尔奇托说在科罗拉多大学博尔德分校。“通过使用社区来源的分类学知识来训练机器人，我们还可以提高研究小组之间有孔虫识别的一致性。”

Forabot的工作原理如下。首先，用户必须清洗和筛选数百个有孔虫的样本。这给用户留下了一堆看起来像沙子的东西。然后将有孔虫样本放入称为隔离塔的容器中。然后，隔离塔底部的一根针向上穿过样品，将单个孔向上提起，然后通过吸力将其从塔中取出。

吸力将有孔虫拉到一个称为成像塔的单独容器中，该容器配备了一个自动化的高分辨率相机，可以捕捉有孔虫的多张图像。拍摄图像后，再次用针提起有孔虫，直到可以通过吸力将其拾取并存放在分拣站的相关容器中。

“我们的想法是，我们的AI可以使用图像来识别它是什么类型的有孔虫，并相应地对其进行分类，”Lobaton说。

“我们正在开源期刊上发表文章，并在该论文的补充材料中包括蓝图和人工智能软件，”Lobaton补充道。“希望人们会利用它。我们的下一步是扩大系统可以识别的有孔虫类型，并致力于优化运行速度。”

该研究发表在《地球化学、地球物理学、地球系统》杂