人工智能加入了化石狩猎

 作者:蔺此     |      日期:2017-07-19 06:12:25
作者:杰夫赫赫特(Jeff Hecht)化石狩猎古生物学家的传统形象 - 穿越炎热的荒地,只用手工工具和敏锐的眼睛 - 可能正在进行大修扫描潜在挖掘地点的卫​​星图像的人工智能软件可以大大增加出土的化石数量 Kalamazoo的西密歇根大学的罗伯特·阿内蒙说,成功找到骨头可以归结为很多运气,他曾经犯下“我们所见过的最好的地方” - 这是从4千万到5千万年前的早期灵长类骨骼的缓存 - 在怀俄明州西南部的大分水岭地区旅行时出错了他和密苏里州圣路易斯华盛顿大学的古人类学家Glenn Conroy想要提高成功几率 “我们认为'必须有更好的方式',”Anemone说 “我们开始谈论制作一个可以找到化石的预测模型”他们的模型使用称为神经网络的计算机学习系统从卫星数据中发现有希望的化石遗址首先必须教会这样的软件寻找什么因此,该团队开始向该软件提供一份10,000平方公里的大分水岭中已知位置的清单,标记为富含化石或属于其他四个类别之一 - 贫瘠,森林,灌木丛或湿地他们不是告诉系统要识别每种类型的位置,而是分析由Landsat 7卫星记录的六束可见光和红外光,并提出自己的识别标记该软件已经挑出了三四个有前途的网站;没有人会看到其他接下来,该软件将盆地的未知区域分为五类在第一次通过时,计算机发现“盆地的很大一部分与我们一直认为的生产地点类似”,同样在西密歇根大学的团队成员Jay Emerson说仅使用卫星数据,计算机已经知道该地区的化石遗址位于砂岩中 - 但并非所有砂岩都在地表有化石为了区分富含化石的砂岩,该团队为该软件增加了另外两个地质要求岩石必须有5000万年的历史,因为这是他们研究的灵长类动物的年龄,而且土地必须倾斜至少5度,因此侵蚀可能会暴露出化石他们还修改了计算机模型以考虑卫星数据的15米分辨率,这意味着像素通常跨越多种类型的表面为了评估他们的软件,该团队将模型预测与他们未输入计算机的其他已知位置的特征进行了比较艾默生说,它正确地确定了79%的已知化石遗址可能含有化石,正确地将其划分为所有其他地区的84%本周,Anemone将在内华达州拉斯维加斯举行的脊椎动物古生物学会会议上介绍该团队的工作酸性测试将在明年夏天出现,当时Anemone和Conroy计划访问之前未开发的地点,该模型预测这些地点可能含有丰富的化石 “我们将看到盆地的三个或四个部分;否则,没有人会去那里,“Anemone说一旦在地面上,他们将再次使用他们最可靠的化石狩猎工具 - 他们的眼睛 Anemone说,从露头岩石中识别骨头是机器人尚未做好准备的事情然而,艾默生表示,飞离地球1.5公里的飞机的高分辨率图像可以提供15厘米的分辨率这足以在大型露头上找出最有希望的斑点,这可以节省骨骼猎人在他们梳理大型岩层时徒步旅行的日子古生物学家已经使用航空和卫星图像来规划实地考察费城宾夕法尼亚大学的古生物学家彼得多德森说,这将是“我们做了很长时间的事情的更复杂的方式”,他没有参与这项工作 “任何有助于古生物学家的事情都是有益的”有关这些主题的更多信息: