通过微化石分析，我们可以绘制地下地图，了解过去的地质时代。在世界各地的研究实验室中，地质学家花费大量时间通过显微镜识别和计数从海底沉积岩中提取的微化石。这种分析耗时但很重要，因为物种分布可以说明地下沉积层的地质时期，以及这些微化石形成时的地球表面气候条件。
在最近发表在 KeAI 期刊《地球科学中的人工智能》上的一项研究中，挪威北极大学特罗姆瑟大学 (UiT) 机器学习小组的研究人员创建了一种先进的方法，可以使用人工智能自动检测和分析显微镜图像中的微化石。该团队与行业合作伙伴 Equinor 合作，提出了一种自动检测和分析微化石的方法。
“这项研究表明，人工智能在该领域的应用潜力巨大，”该研究的第一作者兼共同通讯作者 Iver Martinsen 表示。“通过使用人工智能自动检测和识别化石，地质学家可能拥有一种工具，可以帮助他们更好地利用井筒样本提供的大量信息。”
微化石在世界各地随处可见，但分析数据所需的时间和专业知识意味着，只有一小部分可用的化石被分析。研究人员使用的方法基于最先进的人工智能方法——利用挪威海洋管理局提供的大量原始数据，完全不带注释地训练人工智能模型。
“我们使用人工智能从挪威大陆架的一个选定井中探测化石，并反过来使用 100,000 个探测到的化石来训练图像识别模型，”马丁森分享道。
为了评估模型的性能，研究人员通过对来自同一口井的数百个标记化石进行分类来测试该模型。
“我们对结果非常满意。我们的模型超越了之前可用的基准。我们希望目前的工作将对工业界和学术界的地质学家有益，”马丁森补充道。
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