롤리 – 연구원들은 미세한 해양 화석을 분류, 조작 및 식별할 수 있는 로봇을 개발하고 시연했습니다. 새로운 기술은 핵심적인 역할을 하는 지루한 프로세스를 자동화합니다. 우리의 이해를 향상 오늘날과 선사시대 과거의 세계 해양과 기후에 대한 정보입니다.
"이 기술의 장점은 상대적으로 저렴한 기성 구성 요소를 사용하여 만들어졌다는 점입니다. 우리는 디자인과 인공 지능 소프트웨어를 모두 오픈 소스로 만들고 있습니다."라고 해당 논문의 공동 저자인 Edgar Lobaton은 말합니다. 노스캐롤라이나 주립대학교 전기 및 컴퓨터 공학 부교수이기도 합니다. "우리의 목표는 이 도구를 널리 사용하여 가능한 한 많은 연구자가 해양, 생물 다양성 및 기후에 대한 이해를 높이는 데 사용할 수 있도록 하는 것입니다."
Forabot이라고 불리는 이 기술은 로봇 공학과 인공 지능을 사용하여 유공충(foraminifera)이라고 불리는 유기체의 잔해를 물리적으로 조작하여 해당 잔해를 분리하고 이미지화하고 식별할 수 있습니다.
유공충은 식물도 동물도 아닌 원생생물이며, 100억년 이상 동안 바다에 널리 퍼져 있었습니다. 유공충이 죽으면 너비가 대부분 XNUMX밀리미터도 안되는 작은 껍질을 남깁니다. 이 껍질은 과학자들에게 유공충이 살아있을 때 존재했던 바다의 특성에 대한 통찰력을 제공합니다. 예를 들어, 다양한 유형의 유충류 종은 다양한 해양 환경에서 번성하며 화학적 측정을 통해 과학자들은 바다의 화학적 성질부터 껍질이 형성될 때의 온도까지 모든 정보를 알 수 있습니다.
왜 필요한가
그러나 유공충 껍질과 화석을 평가하는 것은 지루하고 시간이 많이 걸립니다. 이것이 엔지니어링 및 고생물학 전문가 팀이 프로세스를 자동화하기 위해 Forabot을 개발한 이유입니다.
"이 시점에서 Forabot은 27가지 유형의 유공충을 식별하고 시간당 XNUMX개의 유공충을 처리할 수 있습니다. 하지만 결코 지루하지도 않고 지치지도 않습니다"라고 Lobaton은 말합니다. “이것은 개념 증명 프로토타입이므로 식별할 수 있는 유충 종의 수를 늘릴 것입니다. 그리고 우리는 시간당 처리할 수 있는 포럼의 수도 늘릴 수 있을 것이라고 낙관하고 있습니다.
"또한 현 시점에서 Forabot의 유공충 식별 정확도는 79%로 대부분의 훈련된 인간보다 뛰어납니다."
"Forabot이 최적화되면 귀중한 연구 장비가 되어 학생 '유공충 선택자'가 더 발전된 기술을 배우는 데 더 나은 시간을 보낼 수 있게 될 것입니다."라고 논문의 공동 저자이자 지질학 교수인 Tom Marchitto는 말합니다. 콜로라도 대학교 볼더 캠퍼스에서. "커뮤니티에서 제공하는 분류학 지식을 사용하여 로봇을 훈련함으로써 연구 그룹 전체에서 포럼 식별의 균일성을 향상시킬 수도 있습니다."
Forabot의 작동 방식은 다음과 같습니다.
먼저, 사용자는 수백 마리의 유공충 샘플을 씻어서 체로 치워야 합니다. 이로 인해 사용자에게는 모래처럼 보이는 더미가 남게 됩니다. 그런 다음 유공충 샘플을 격리 타워라고 불리는 용기에 넣습니다. 그런 다음 격리 타워 바닥에 있는 바늘이 샘플을 통해 위로 돌출되어 흡입을 통해 타워에서 제거되는 단일 구멍을 들어 올립니다. 흡입은 유공충의 여러 이미지를 캡처하는 자동화된 고해상도 카메라가 장착된 이미징 타워라고 하는 별도의 컨테이너로 유공충을 끌어당깁니다. 이미지를 촬영한 후 유공충은 흡입을 통해 집어 올려 분류 스테이션의 관련 용기에 보관될 수 있을 때까지 바늘로 다시 들어올립니다.
Lobaton은 “우리 AI가 이미지를 사용하여 포럼의 유형을 식별하고 그에 따라 정렬할 수 있다는 아이디어입니다.”라고 말합니다.
"우리는 오픈 소스 저널에 출판하고 있으며 해당 논문의 보충 자료에 청사진과 AI 소프트웨어를 포함하고 있습니다."라고 Lobaton은 덧붙입니다. “사람들이 이를 활용하기를 바랍니다. 우리의 다음 단계는 시스템이 식별할 수 있는 포럼 유형을 확장하고 운영 속도를 최적화하는 것입니다.”
종이, "Forabot: 자동화된 플랑크틱 유공충 분리 및 이미징,”는 오픈 액세스 저널인 Geochemistry, Geophysics, Geosystems에 게재되었습니다. 논문의 교신저자는 최근 박사 학위를 취득한 Turner Richmond입니다. NC 주립대 졸업. 이 논문은 Ph.D.인 Jeremy Cole이 공동 집필했습니다. NC 주립대학 졸업; NC 주립대 학부생 Gabriella Dangler의 글입니다.
XNUMXD덴탈의 작업이 완료되었습니다 국립과학재단(National Science Foundation)의 지원을 받아 보조금 번호 1829930을 받았습니다.
© 노스캐롤라이나 주립대학교
포스트 기후, 해양 연구를 돕기 위해 NCSU가 개발한 새로운 화석 분류 로봇 처음 등장한 WRAL TechWire.
