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あなたの前の泥のボウルに混ざった砂の粒の大きさ、それぞれの大きさのシェルが10種類あると想像してみてください。それぞれの種類の個々のシェルを探したいのですが、どうしますか。
海洋の歴史を研究している古海洋学者にとって、このばかげた質問は彼らの研究の大きな塊です。そして60年間、彼らは顕微鏡で混合物を見て、筆を一つずつ選り分けるために絵筆を使いました。しかし、科学者のグループは、気候変動における海洋の役割を明確にすることができる有孔虫と呼ばれる微細な殻の化石を分析するためにより多くの時間を費やすために、プロセスを自動化して古海洋学者を解放することを目指しています。
コロラド大学ボルダー校の地球科学者であるRitayan Mitra氏は、古代海洋学の研究室で妻を訪ねている間、有孔虫を手でどれだけ激しく分類しているかに驚いた。種はさまざまな方法で光と相互作用するので、彼女は手でそれらをほこりで駆り立てただけでなく、殻を取り出すために彼女の顕微鏡で光源を絶えず動かしていました。 Mitraはプロトタイプを製作し、スコープの端の周りにLEDのリングを配置しました。これは、さまざまな角度の光を提供するように自動的に調整できます。結局彼は彼のロボット能力の終わりに遭遇した。
「私はロボット工学の人ではなく、海洋学の人でもありません。私は問題を見ただけで解決策を見つけたかったのです」と彼は言います。問題を解決するために彼は両方を必要とした。
そこで彼は、当時ミトラがいたノースカロライナ州立大学の電気技師、エドガー・ロバトンに頼った。研究者たちは以前、小さな貝殻を選別するプロセスを自動化しようとしましたが失敗しました。ロバトンは、この学際的なコラボレーションを可能にするための助成金を書いて、挑戦に立ち向かいました。有孔虫の全種の可能性のあるすべての画像を特定するためにコンピューターを使用するのではなく（これは過去にニューラルネットで試したことです）、彼のチームは定期的に半ダースの有孔虫の種だけを認識するようにコンピューターを訓練します。研究に使用されます。 （これにより、計算負荷が軽減されます。）
Lobatonはまた、コロラド大学ボールダー校の古海洋学者であるMitra - Tom Marchitto氏のおかげで、このプロジェクトに関する秘密兵器も手に入れました。 Lobatonと彼の研究室が8月上旬に初めてMarchittoを訪問すると、彼らは古海洋学の衝突講座を受けます。 「私たちは一緒に有孔虫を見ます」とMarchittoは言います。その過程で、彼はどの殻がどんな種であるかについて人々がどのように決定を下すかについての知識のいくらかを移すことを望みます。このことから、Marchitto氏は次のように述べています。「うまくいけば、これらの決定を人工知能タイプのネットワークに自動的に実行できることを願います。」
現在、古海洋学者はサンプルの分類に多くの時間を費やしています。種が異なる栄養素と温度を好むので、古代の海の条件に関する彼らのデータのいくつかは異なる時に見いだされる異なる種の割合から来ます。ソートが自動化されている場合、このデータは現在よりも指数関数的に速く収集されます。研究者は化石化した貝殻の化学組成を分析することも自由にできるでしょう。有孔虫は何百万年もの間海の至るところで発見されてきたので、経時的な化学物質の変化は過去の海洋気候への窓です。
今後2年間の研究者のための第一歩は識別ソフトウェアを設計することです。それがうまくいけば、ロバトンは実際に種を選別できるロボットアームを計画しています。微視的化石の山の中から、あなたが望む微視的化石を見つけるようにコンピューターを教えることは、不可能なことではありません。しかし、それらが成功することができれば、私たちは今までに見たことがないような古代の海に関する情報の急増を見ることができるでしょう。微視的な化石の殻のために、それはかなりクールです。
