罗利—— 研究人员开发并展示了一种能够分类、操作和识别微观海洋化石的机器人。新技术使繁琐的过程自动化，在 增进我们的理解 世界海洋和气候的影响——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成的，而且我们正在将设计和人工智能软件开源，”这项工作论文的合著者埃德加·洛巴顿 (Edgar Lobaton) 说道。北卡罗来纳州立大学电气与计算机工程系副教授。 “我们的目标是让这个工具被广泛使用，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了解。”
这项名为 Forabot 的技术利用机器人技术和人工智能来物理操控有孔虫生物的遗骸，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，在我们的海洋中已经存在了一亿多年。当有孔虫死亡时，它们会留下微小的壳，大多数不到一毫米宽。这些贝壳使科学家能够深入了解有孔虫活着时海洋的特征。例如，不同类型的有孔虫物种在不同类型的海洋环境中繁衍生息，化学测量可以告诉科学家从海洋化学成分到壳形成时温度的一切信息。
为什么需要它
然而，评估有孔虫壳和化石既乏味又耗时。这就是为什么工程和古海洋学专家团队开发了 Forabot 来实现该过程自动化的原因。
“目前，Forabot 能够识别六种不同类型的有孔虫，每小时处理 27 个有孔虫 - 但它永远不会感到无聊，也永远不会疲倦，”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物种的数量。我们乐观地认为，我们还能够提高每小时处理的有孔虫数量。
“而且，目前，Forabot 识别有孔虫的准确率为 79%，这比大多数受过训练的人类还要好。”
“一旦 Forabot 得到优化，它将成为一种有价值的研究设备，让学生‘有孔采摘者’能够更好地花时间学习更高级的技能，”该论文的合著者、地质科学教授 Tom Marchitto 说道。在科罗拉多大学博尔德分校。 “通过使用社区来源的分类知识来训练机器人，我们还可以提高跨研究小组有孔虫识别的一致性。”
以下是 Forabot 的工作原理
首先，用户必须清洗并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。然后将有孔虫样品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，将单个有孔物体向上提起，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，该容器配备了自动高分辨率相机，可以捕获有孔虫的多个图像。拍摄图像后，再次用针提起孔板，直到可以通过吸力将其拾取并存放在分类站的相关容器中。
“我们的想法是，我们的人工智能可以使用图像来识别有孔虫的类型，并相应地对其进行分类，”洛巴顿说。
“我们正在一份开源期刊上发表文章，并将蓝图和人工智能软件包含在该论文的补充材料中，”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类型，并致力于优化运行速度。”
论文，“Forabot：自动浮游有孔虫分离和成像，”发表在开放获取期刊《地球化学、地球物理学、地球系统》上。该论文的通讯作者是最近获得博士学位的特纳·里士满（Turner Richmond）。毕业于北卡罗来纳州立大学。该论文由博士杰里米·科尔 (Jeremy Cole) 共同撰写。北卡罗来纳州立大学毕业生；作者是北卡罗来纳州立大学本科生加布里埃拉·丹格勒 (Gabriella Dangler)。
工作完成了 得到了国家科学基金会的支持，拨款号为 1829930。
© 北卡罗来纳州立大学
该职位 北卡罗来纳州立大学开发的新化石分类机器人可帮助气候、海洋研究 第一次出现 WRAL TechWire.
