如何研究比蚂蚁还小的有孔虫？人工智能解决海洋生物科学家难题

天地玄黄，宇宙洪荒。日月盈昃，辰宿列张。

作为居住者，人类一直在探索地球环境的变迁。而构建几亿年的历史长卷并非易事，这种探索工作中有不少是繁重的重复劳动。但是，人工智能在其间找到了用武之地。我们可以看到，人工智能已经变成一种劳动力，这支不知疲惫的劳动力大军向各个领域进发。什么写新闻，识别物品，批量修改视频都已经太寻常了，人工智能的科研生产力也在解放科学家的工作量。哪里工作量大，哪里重复劳动多，哪里就有人工智能的身影。

有孔虫（学名：foraminifera），是一类古老的原生动物，微小的海洋生物，种类繁多。可以把它们理解为海洋的常住居民居民，不是一般的常住，它们首次出现在大约5.25亿年前的岩石记录中。有孔虫几乎所有品种都喜欢海洋环境，而且分布极广，从北极到南极。它们不仅是海洋食物网络的重要组成部分，也为人类了解地球、海洋和大气提供了重要线索，比如监测珊瑚礁环境。见多识广的有孔虫，无论是生是死，都蕴含大量的海洋历史信息。

美国北卡罗莱纳州立大学研究人员开发了一种人工智能程序，可以自动提供微观海洋生物的物种识别。这项工作的下一步是将人工智能纳入机器人系统，这将有助于促进我们对现在海洋和史前过去的世界海洋的理解。具体而言，人工智能计划已被证明能够识别有孔虫 。

有孔虫是原生生物。当它们死亡时，它们会留下小壳，大多不到一毫米宽，也就是砂砾大小。这些小壳让科学家深入了解了有关海洋存在时海洋的特征。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的化学到壳体形成时的温度。 然而，评估那些炮弹和化石既繁琐又耗时。这就是为什么一个跨学科的研究团队，从机器人到古海洋学的专业知识，正在努力实现这一过程的自动化。

北卡罗莱纳州立大学电气和计算机工程副教授，共同作者埃德加洛巴顿（Edgar Lobaton）说，“在这一点上，人工智能正确识别大约80％，这比大多数训练有素的科研助理更好”。

他还说，“但这只是概念的证明。我们希望系统随着时间的推移而改进，因为机器学习意味着程序将更加准确，并且与每次迭代更加精准。我们还计划扩展人工智能的范围，从现在的六种物种，到可以识别至少有35种物种。

目前的系统能够在拍摄照片的显微镜下放置一个物体来工作。LED灯环可以从16个不同方向照射到有孔虫上，一次一个 ，一个一张，每次改变光线时都会拍摄一个有孔虫的图像，也就是拍16张照片。然后，将这16个图像组合在一起，以提供尽可能多的关于有孔虫形状的几何信息。然后，AI使用此信息来识别有孔虫的物种。扫描和识别只需几秒钟，并且已经比最快的人类专家快或更快。

他还补充说，“另外，人工智能不会感到疲倦或无聊。这项工作展示了建立一个能够自动识别，挑选和分类的机器人平台的成功的第一步。”

该科研团队从2019年1月开始获得国家科学基金会（NSF）的资助，用于开发功能全面的机器人系统。科罗拉多大学博尔德分校地质科学副教授，负责该论文通讯的作者Tom Marchitto说，“这项工作非常重要，因为海洋覆盖了地球表面约70％的面积，并在其气候中发挥着重要作用。”

有孔虫作为见证海洋变迁的老者，它们在我们的海洋中无处不在，它们的化学物质记录了生长的水的物理和化学特征。这些微小的生物见证了过去海洋环境的各种特性，如温度，盐度，酸度和营养物浓度。反过来，我们可以利用这些特性重建过去的海洋环境。

该论文“利用卷积神经网络自动进行物种级别的浮游有孔虫识别，与人类表现进行比较”发表在“ 海洋微观古生物学 （Automated species-level identification of planktic foraminifera using convolutional neural networks, with comparison to human performance.）”杂志上。该论文的主要作者是Ritayan Mitra，他是北卡罗来纳州立大学和科罗拉多州博尔德分校的前博士后研究员，现在在IIT Bombay工作。共同作者包括北卡罗莱纳州立大学的学生Q. Ge和B. Zhong，Ph.D，北卡罗莱纳州立大学的前硕士生B. Kanakiy，威廉姆斯学院的MS Cook，俄勒冈州立大学的JS Fehrenbacher，肯特州立大学JD Ortiz，加州大学洛杉矶分校的A. Tripati。