Штучний інтелект підключать до пошуку скарбів
Вчені розробили комп'ютерну систему на основі штучних нейронних мереж, яка допоможе палеонтологам в пошуку скам'янілостей.
Багато палеонтологічні знахідки були зроблені випадково. Так, Люсі - знаменита жінка-австралопітек, що жила більше трьох мільйонів років тому, - була знайдена Дональдом Йохансоном, коли він повертався до своєї машини. Існує безліч історій і про інші знахідки, які відбувалися завдяки чистому везінню. Це додає азарт дослідникам, але знижує ефективність наукової діяльності.
C 1980-х років деякі вчені почали використовувати супутникові знімки для визначення областей, в яких найімовірніше знаходження залишків. І от тепер ці кадри вирішили "обробити" за допомогою спеціального ПЗ на основі нейронних мереж.
Комп'ютерні програми підкажуть, де шукати динозаврів і стародавніх людей
Штучні нейронні мережі використовуються для аналізу великих і "нечітких" наборів даних. Своє застосування вони отримали в спам-фільтри, аналізі зображень, розпізнаванні тексту і ін.
Американський палеонтолог Боб Анемон вирішив, що ця технологія може бути корисною і для передбачення місць, що містять доступні скам'янілості.
Для навчання мережі були використані супутникові знімки "Басейну великого розділу" (Great Divide Basin) в США. На вхід мережі подавали зображення по шести діапазонів довжин хвиль (включаючи інфрачервоний) та інформацію про місця, в яких були виявлені скам'янілості. Після того, як нейронна мережа була навчена, їй для перевірки дали знімки з того ж району, які не були включені в навчальну вибірку. На цих незнайомих знімках модель правильно визначила 79% місць, в яких дійсно раніше були знайдені скам'янілості.
Також з успіхом, хоч і меншим, програма спрацювала на зображеннях іншого району - Басейну бізона (Bison Basin).
"Підходи такого роду будуть грати все більшу роль, оскільки дозволять організовувати пошуки більш ефективно", - вважає палеоантрополог Пітер Унгар. Але, на його думку, люди все одно ніколи не стануть покладатися тільки на програми, оскільки ніщо не замінить "внутрішнє почуття".
