化石分类机器人可以推进海洋研究

该团队表示，这项新技术使一个繁琐的过程自动化，这在促进我们对当今和史前时期世界海洋和气候的理解方面发挥着关键作用。

这项名为“Forabot”的新技术利用机器人技术和人工智能对有孔虫的遗骸进行物理操作，以便对它们进行分离、成像和识别。

“这项技术的美妙之处在于，它是用相对便宜的现成组件制成的，而且我们的设计和人工智能软件都是开源的，”研究报告的合著者埃德加·洛巴顿(Edgar Lobaton)说关于工作的论文北卡罗莱纳州立大学电气与计算机工程副教授。

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“我们的目标是让这个工具广泛使用，这样就可以被尽可能多的研究人员使用，以促进我们对海洋、生物多样性和气候的理解。”

有孔虫是原生生物，既不是植物也不是动物，在我们的海洋中普遍存在了1亿多年。它们死后，会留下它们的小壳，大多数不到一毫米宽。这些贝壳让科学家们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成分到贝壳形成时的温度。然而，识别有孔虫壳和化石是很费时的。

洛巴顿解释说，Forabot可以识别6种不同类型的有孔虫，准确率为79%，每小时可以处理27种有孔虫。

“这是一个概念验证原型，所以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有孔虫的数量。”

要使用Forabot，用户首先必须清洗和筛选数百个有孔虫样本，留下一堆看起来像沙子的东西。然后将有孔虫样本放入一个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，将单个有孔孔提起，并通过吸力从塔中取出。吸力将有孔虫拉到一个称为成像塔的单独容器中，该容器配备了自动化的高分辨率摄像机，可以捕获有孔虫的多个图像。

在拍摄图像后，用针再次抬起有孔虫，直到可以通过吸力将其取出，并将其放置在分拣站的相关容器中。

这篇论文的合著者、科罗拉多大学博尔德分校的地质科学教授汤姆·马奇托(Tom Marchitto)说:“一旦Forabot得到优化，它将成为一件有价值的研究设备，让学生们能够更好地把时间花在学习更高级的技能上。”

“通过使用社区来源的分类学知识来训练机器人，我们还可以提高跨研究小组有孔虫识别的一致性。”