想象一下，如果你的任務(wù)是對成千上萬的微小化石進(jìn)行分類和分離，其中大部分化石的寬度不到一毫米。這將是一項相當(dāng)乏味、耗時的任務(wù)......這就是為什么科學(xué)家們最近創(chuàng)造了一個機(jī)器人來做這項工作。由北卡羅來納州立大學(xué)和科羅拉多大學(xué)博爾德分校的一個團(tuán)隊開發(fā)，該設(shè)備被稱為Forabot。它被設(shè)計用來觀察統(tǒng)稱為有孔蟲的微小海洋生物的外殼化石--或簡稱為有孔蟲。
有孔蟲不完全是植物或動物，在地球的海洋中已經(jīng)存在了超過1億年。通過確定哪種類型的有孔蟲存在于當(dāng)年的哪些地區(qū)，科學(xué)家們可以更好地了解史前時期這些地方的海洋溫度、水化學(xué)和其它環(huán)境因素是什么樣的。
目前，古生物學(xué)系的學(xué)生經(jīng)常被分配去手工整理成堆的foram殼化石，按單個物種將它們分開。Forabot旨在將這些學(xué)生解放出來，學(xué)習(xí)更先進(jìn)的技能，而不是做機(jī)器能做的事。
但是Forabot看起來并不像一個機(jī)器人古生物學(xué)學(xué)生。
即使當(dāng)Forabot接手時，人類仍然需要清洗和篩選數(shù)百個foram殼，從而得到一個看起來像一堆沙子的樣品。該樣本被放置在機(jī)器人的一個被稱為隔離塔的錐形部分。然后，一根針從塔的底部升起，穿過樣品，針尖上帶著一個叉子殼。
隨后，一個抽吸工具將針頭上的殼抽走，并將其轉(zhuǎn)移到機(jī)器人的另一個部分，稱為成像塔。在那里，一個高分辨率的相機(jī)自動捕捉到化石的多張照片。
一臺連接的計算機(jī)上的基于人工智能的算法對這些圖像進(jìn)行評估，并確定該貝殼屬于哪種類型的牙床。根據(jù)這些信息，化石被從成像塔移到一個分揀站的特定物種容器中。
目前，F(xiàn)orabot的貝殼識別準(zhǔn)確率為79%，據(jù)說比大多數(shù)人的準(zhǔn)確率要高。它可以識別六種類型的foram，每小時識別27塊化石--這可能很慢，但與人不同的是，機(jī)器人可以在很長時間內(nèi)完成這項工作而不感到疲憊。隨著它的進(jìn)一步發(fā)展，它也應(yīng)該變得更有能力。
北卡羅來納州的埃德加-洛巴頓副教授說："這是一個概念驗證的原型，所以我們將擴(kuò)大它能夠識別的foram物種的數(shù)量。而且我們樂觀地認(rèn)為，我們也將能夠提高它每小時能夠處理的forams的數(shù)量。"
Forabot藍(lán)圖和人工智能軟件包括在關(guān)于該研究的論文中，該論文最近發(fā)表在開放獲取的《地球化學(xué)、地球物理學(xué)、地球系統(tǒng)》雜志上。
