Roman RemberTipptopptehnoloogia on välja töötatud unimagunapoppe sisaldavate moonide tuvastamiseks tehisintellekti (AI) abil. Rahvusliku Bioloogiliste Ressursside Instituut teatas 23. päeval, et nad on arendanud DNA-klassifikatsioonitehnoloogia AI abil unimagunade liikide tuvastamiseks. Maailmas on üle 110 mooniliigi ja Koreas on kolm opiaate sisaldavat liiki – Papaver bracteatum, Papaver setigerum ja Papaver somniferum – kultiveerimine keelatud. Nende sarnasus väliselt mittetopiidi liikidega võib palja silmaga neid keelatud liike raskesti eristada.
Uurijad on töötanud poppe, mis sisaldavad opiaate, tuvastamise nimel, kuid põhjalikku diskrimineerimistehnikat pole siiani välja töötatud. Bioloogiliste Ressursside Instituut koostöös Sangmyungi ülikooli professor Kim Chang-bae’ga kasutas moonide DNA järjestusi esimese sammu korras nende kolme liigi, mis sisaldavad opiaate, klassifitseerimiseks ja arendas meetodi konkreetse liigi eristamiseks teises sammus. Esimese klassifitseerimise täpsus oli 88.9%, samal ajal kui teise diskrimineerimise täpsus oli 100%. Oodatakse, et kui seda tehnoloogiat rakendatakse kohtuekspertiisi tehnikates, aitab see uurida ebaseaduslikku moonikasvatust.
Jeong Gyeong-cheol, Rahvuslike Bioloogiliste Ressursside Instituudi Bioloogiliste Ressursside Kasutamise Osakonna juht, kirjeldas uut mooniliikide identifitseerimise tehnoloogiat, mis on aretatud välja spetsialiseerunud personali koolitamise tulemusena bioloogilise teabe suuremahulises andmetöötluses. Ta väljendas: “Tulevikus kasvatame aktiivselt spetsialiseerunud isikuid biotehnoloogia valdkonnas, et analüüsida mitmesugust bioloogilist teavet, kasutades AI-d.”
AI roll taimeklassifikatsioonis kaugemal kui moonid
Tehisintellekti (AI) kasutamine taimeklassifikatsioonis ulatub palju kaugemale keelatud opiaate sisaldavate mooniliikide tuvastamisest. Kuigi Rahvusliku Bioloogiliste Ressursside Instituudi välja töötatud läbimurretehnoloogia keskendub konkreetsete mooniliikide tuvastamisele, on laiemad mõjud botaanika ja bioloogilise mitmekesisuse säilitamise valdkonnale.
Millised on peamised küsimused, mis seostuvad taimeklassifikatsiooni revolutsiooniga AI-tehnoloogia abil?
1. Kuidas saab AI-tehnoloogiat rakendada teiste taimeartide klassifitseerimiseks peale moonide?
2. Millised võivad olla potentsiaalsed väljakutsed laialdase taimeklassifikatsiooni AI-ga rakendamisel?
3. Kas on eetilisi kaalutlusi seoses AI kasutamisega botaanilistes uuringutes ja kaitsemeetmetes?
Põhieelised ja miinused:
Eelised:
– Tõhusus: AI suudab töödelda suuri andmekogumeid ja tuvastada mustreid märksa kiiremini kui traditsioonilised manuaalsed meetodid.
– Täpsus: Tänu AI algoritmide arengule võib taimeartide tuvastamise täpsus oluliselt paraneda.
– Kaitse mõju: Kiire ja täpne taimeklassifikatsioon võib aidata kaasa kaitsemeetmetele, tuvastades ohustatud liike ja jälgides bioloogilist mitmekesisust.
Miinused:
– Andmete eelarvamus: AI algoritmid on ainult nii head kui neil treenitavad andmed, mis võivad viia eelarvamuseni klassifikatsioonis.
– Tulemuste tõlgendamise keerukus: AI mudelite genereeritud tulemuste mõistmine ja tõlgendamine võib nõuda spetsiifilisi teadmisi ja oskusi.
– Kulud: AI tehnoloogiate rakendamine taimeklassifikatsioonis võib nõuda märkimisväärset rahalist investeeringut infrastruktuuri ja koolituse lõikes.
Kuigi AI rakendamine taimeklassifikatsioonis pakub tohutut potentsiaali botaaniliste uuringute ja kaitse vallas edenemiseks, on väljakutsed ja vaidlused, millele tuleb tähelepanu pöörata. AI eetilise ja erapooletu kasutamise tagamine bioloogilistes uuringutes on oluline selle pikaajalise eduka mõju ja mõju taimeuurimustele.
Lisateabe saamiseks AI rakenduste kohta botaanilistes uuringutes ja kaitsevaldkonnas saate uurida asjakohast sisu Rahvuslike Bioloogiliste Ressursside Instituudi veebisaidil.
