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人工智能助力生物分类

随着全球生物多样性的减少,研究人员正急切地将所有的昆虫和其他无脊椎动物编入目录,它们涵盖了尚未命名的900万物种的90%。为此,科学家通常要花很长时间在实验室里对收集到的标本进行分类。现在,一种名为“多样性扫描”的新方法可能会帮上忙。

这种方法包括一个机器人,它可以每次从托盘中取出一个昆虫和其他小生物,并对它们拍摄。然后,一台计算机使用名为“机器学习”的人工智能,将每个样本的腿、触角和其他特征与已知样本进行比较。

该技术会在图像中加上一个颜色代码或热图。颜色越暖——比如红色,计算机程序就越能够依赖身体某个部位判断昆虫的种类。这种热图让研究人员更容易检查识别,以了解程序的“思考”过程。

然后机器人将每只昆虫移到一个有96个小孔的盘子里,为这些样本的DNA测序作准备。由此产生的物种识别序列片段——“DNA条形码”,与所有已编入目录的标本数据库中的图像相连。

尽管没有人类专家那样精准,但这种方法能准确分类91%的昆虫,设计者在预印本服务器bioRxiv上发表了相关成果。他们指出,随着更多的样本被添加到数据库中,准确性将会提高。

研究人员已经公开了这项技术的软件和3d打印方案。正如科学家在第二篇预印本论文中描述的那样,他们简化了测序步骤和软件,以便更多国家和组织利用。

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