有孔虫不完全是植物或动物,在地球的海洋中已经存在了超过1亿年。通过确定哪种类型的有孔虫存在于当年的哪些地区,科学家们可以更好地了解史前时期这些地方的海洋温度、水化学和其它环境因素是什么样的。
目前,古生物学系的学生经常被分配去手工整理成堆的foram壳化石,按单个物种将它们分开。Forabot旨在将这些学生解放出来,学习更先进的技能,而不是做机器能做的事。
但是Forabot看起来并不像一个机器人古生物学学生。
即使当Forabot接手时,人类仍然需要清洗和筛选数百个foram壳,从而得到一个看起来像一堆沙子的样品。该样本被放置在机器人的一个被称为隔离塔的锥形部分。然后,一根针从塔的底部升起,穿过样品,针尖上带着一个叉子壳。
随后,一个抽吸工具将针头上的壳抽走,并将其转移到机器人的另一个部分,称为成像塔。在那里,一个高分辨率的相机自动捕捉到化石的多张照片。
一台连接的计算机上的基于人工智能的算法对这些图像进行评估,并确定该贝壳属于哪种类型的牙床。根据这些信息,化石被从成像塔移到一个分拣站的特定物种容器中。
目前,Forabot的贝壳识别准确率为79%,据说比大多数人的准确率要高。它可以识别六种类型的foram,每小时识别27块化石--这可能很慢,但与人不同的是,机器人可以在很长时间内完成这项工作而不感到疲惫。随着它的进一步发展,它也应该变得更有能力。
北卡罗来纳州的埃德加-洛巴顿副教授说:"这是一个概念验证的原型,所以我们将扩大它能够识别的foram物种的数量。而且我们乐观地认为,我们也将能够提高它每小时能够处理的forams的数量。"
Forabot蓝图和人工智能软件包括在关于该研究的论文中,该论文最近发表在开放获取的《地球化学、地球物理学、地球系统》杂志上。