Искусственный интеллект показывает, насколько восприимчивы угри к потеплению и болезням

а Сочетание экологических полевых методов и сложного искусственного интеллекта помогло междисциплинарной исследовательской группе обнаружить болезнь истощения угря почти на тридцати участках вдоль 1700 миль западного побережья, от Сан-Диего до южной Аляски.

Основной вывод: истощение морских водорослей, вызванное организмом Labyrinthula zosterae, обнаруживаемым вредителями на травинках, что подтверждается молекулярной диагностикой, связано с более высокой, чем обычно, температурой воды, особенно в начале лета, независимо от региона. Пастбища являются жизненно важным прибрежным типом морских водорослей для среды обитания рыб, биоразнообразия, защиты пляжей и связывания углерода.

Исследовательская группа Корнелла – под руководством Карла Гомеспрофессор вычислительной техники и информатики Рональда С. и Антонии в Корнеллском колледже вычислительной техники и информатики им. Энн С. Пауэрс, и Дрю Харвеллпочетный профессор кафедры экологии и эволюционной биологии (факультет сельского хозяйства и наук о жизни; Колледж искусств и наук) – Они сообщили о своих выводах 27 мая. в науке об озерах и океанографии.

Морские существа цепляются за травинки угря в биологическом заповеднике Фолс-Бей, штат Вашингтон.

Соведущие авторы: Брендан Рапаццо, М. Нг. 18 лет, докторант компьютерных наук, и Лилиан Аоки 12 лет, бывший научный сотрудник лаборатории Харвелла, а ныне научный сотрудник Орегонского университета. Свой вклад также внесли докторанты экологии и эволюционной биологии Оливия Грэм и Морган Эйзенлорд.

Соавтор Дж. Эмметт Даффи из Смитсоновского института был главным исследователем Грант в размере $1,3 млн на три года От Национального научного фонда (NSF), из которого исходит это исследование. Исследования и разработки в области искусственного интеллекта финансируются А. Исследовательская стипендия NSF в области вычислений для обеспечения устойчивости вычислений; рПервоначальное сотрудничество между Harvell и Smithsonian развивалось как Центр устойчивого развития Корнелла Аткинсона Инициатива.

Гомес, который также является менеджером Институт вычислительной устойчивостиРапаццо руководил разработкой приложения для сегментации изображений поражений морских водорослей (EeLISA, более известного как eel-EYE-zah), системы искусственного интеллекта, которая при надлежащем обучении может анализировать тысячи изображений листьев морских водорослей и болезней, отличных от здоровых тканей.

Как быстро работает EeLISA? По словам исследователей, он работает в 5000 раз быстрее, чем люди-эксперты, с такой же точностью. По мере того как приложение получает больше информации, оно становится «умнее» и дает более стабильные результаты.

сказал Раппаццо, получивший награду за инновационные приложения в 2021 году на конференции AAAI по искусственному интеллекту для Его работа над EeLISA. «Если вы дадите один и тот же анализ угря четырем разным людям для ранжирования, все они дадут разные показатели болезни. У вас есть вся эта разница, но с EeLISA это не только быстрее, но и последовательно».

«В традиционном машинном обучении вам нужны большие объемы данных, которые помечены заранее», — сказал Гомес. “Но с EeLISA мы получаем отзывы от ученых, которые предоставляют изображения, и система очень быстро улучшается. Так что, в конце концов, она не требует большого количества классифицированных примеров”.

Этот проект включал сеть из 32 полевых площадок вдоль побережья Тихого океана, охватывающую 23 градуса широты. Такое разнообразие регионов позволило изучить болезнь потери морских водорослей в различных климатических условиях и средах.

Тысячи изображений из сети сайтов загружаются в систему EeLISA, которая анализирует каждое изображение, пиксель за пикселем, чтобы определить, содержит ли каждое изображение здоровую ткань, больную ткань или фон. Необработанные результаты EeLISA регистрируются людьми-комментаторами, и в программу вносятся исправления, чтобы она могла учиться на своих ошибках.

«Исследователи получают свои результаты, отправляют свои исправления обратно в алгоритм, и он обновляет следующую итерацию», — сказал Рапаццо. “Первоначальные сканирования EeLISA для их классификации, когда они были полностью случайными, могли занять полчаса на сканирование. На следующей итерации оно может сократиться до 10 минут, затем до двух минут, затем до одной минуты. И мы дошли до того, что они были на уровне человеческой точности, и нам нужно было проверять это лишь время от времени».

Больная травинка угря в биологическом заповеднике Фолс-Бей, Вашингтон. Программа искусственного интеллекта под названием EeLISA, разработанная исследователями из Корнелла, может анализировать тысячи изображений и обнаруживать болезни у здоровых угрей.

Исследования с использованием искусственного интеллекта показали, что отклонения в теплых водах — независимо от нормальной температуры в данной области — были основной причиной истощения газонных трав. Это показало исследователям, что изучение взаимосвязи между болезнями и изменением климата необходимо для любых условий, а не только для лугов с водорослями в теплых местах.

«Мы потратили десятилетие на разработку инструментов идентификации болезней для мониторинга этих вспышек в большом пространственном масштабе, потому что наши ранние исследования показали, что угри могут быть чувствительны к вспышкам болезней, вызванным потеплением», — сказал Харвилл. таких как лосось и сельдь».

Гомес сказал, что цель состоит в том, чтобы расширить возможности EeLISA, чтобы ее можно было использовать во всем мире для «гражданской науки». Аоки сказал, что это один из самых интересных аспектов этой работы.

«Мы можем попросить людей дать более широкое определение болезни морских водорослей и извлечь выгоду из более широкого участия общественности», — сказала она. «Мы определенно в нескольких шагах от этого, но я думаю, что это невероятно захватывающая граница».

Другие соавторы из Калифорнийского университета в Дэвисе; Университет Аляски, Фэрбенкс; Университет Центральной Флориды; Институт Хаккай, Британская Колумбия; Государственный университет Сан-Диего; Университет штата Орегон и Средиземноморский институт перспективных исследований, Эспорлесс, Испания.

Поддержку этому исследованию оказал NSF.

Leave a Comment