O tehnologie de vârf a fost dezvoltată pentru identificarea macului care conțin maci folosind inteligența artificială (AI). Institutul Național de Resurse Biologice a anunțat pe 23 că au dezvoltat o tehnologie de clasificare a ADN-ului folosind AI pentru a identifica speciile de maci. Macii au peste 110 specii la nivel mondial, iar în Coreea, trei specii care conțin opioide, Papaver bracteatum, Papaver setigerum și Papaver somniferum, sunt interzise de cultivare. Datorită similarităților lor în aspect cu speciile non-opioide, distingerea acestor specii interzise cu ochiul liber poate fi provocatoare.
Cercetătorii au lucrat la identificarea macilor care conțin opioide, dar încă nu s-a dezvoltat o tehnică de discriminare cuprinzătoare. Institutul de Resurse Biologice, împreună cu Profesorul Kim Chang-bae de la Universitatea Sangmyung, au utilizat secvențele ADN-ului de la maci pentru a clasifica cele trei specii cu componente opioide în primul pas și a dezvolta o metodă analitică pentru a distinge o specie specifică în al doilea pas. Precizia primei clasificări a fost de 88,9%, în timp ce precizia celei de-a doua discriminări a fost de 100%. Se anticipează că această tehnologie, atunci când este aplicată tehnicilor forensice, va ajuta la investigarea cultivării ilegale a macului.
Jeong Gyeong-cheol, șeful Diviziei de Utilizare a Resurselor Biologice la Institutul Național de Resurse Biologice, a descris tehnologia nou dezvoltată de identificare a speciilor de mac ca un produs secundar al instruirii de personal specializat în analiza datelor mari de biologie. A declarat: „În viitor, vom cultiva activ indivizi specializați în domeniul biotehnologiei pentru a analiza diverse informații biologice folosind AI.”
Rolul AI în Clasificarea Botanică dincolo de Maci
Utilizarea inteligenței artificiale (AI) în clasificarea plantelor se extinde mult dincolo de identificarea speciilor interzise de maci care conțin opioide. În timp ce tehnologia revoluționară dezvoltată de Institutul Național de Resurse Biologice se concentrează pe identificarea speciilor specifice de maci, există implicații mai largi pentru domeniul botanic și conservarea biodiversității.
Care sunt principalele întrebări legate de revoluția clasificării plantelor cu tehnologia AI?
1. Cum poate fi aplicată tehnologia AI pentru a clasifica alte specii de plante în afara macilor?
2. Care sunt provocările potențiale în implementarea AI pentru o clasificare largă a plantelor?
3. Există considerații etice cu privire la utilizarea AI în cercetarea botanică și eforturile de conservare?
Avantaje și Dezavantaje Cheie:
Avantaje:
– Eficiență: AI poate procesa seturi de date mari și identifica modele mult mai rapid decât metodele manuale tradiționale.
– Precizie: Cu progrese în algoritmii AI, precizia identificării speciilor de plante poate fi îmbunătățită semnificativ.
– Impact asupra Conservării: Clasificarea rapidă și precisă a plantelor poate ajuta în eforturile de conservare prin identificarea speciilor pe cale de dispariție și monitorizarea biodiversității.
Dezavantaje:
– Predispoziția datelor: Algoritmii AI sunt la fel de buni ca datele pe care sunt antrenați, ceea ce poate duce la prejudecăți în clasificare.
– Complexitatea Interpretării: Înțelegerea și interpretarea rezultatelor generate de modelele AI pot necesita cunoștințe și expertiză specializate.
– Costuri: Implementarea tehnologiilor AI în clasificarea plantelor poate necesita o investiție financiară semnificativă în infrastructură și formare.
În timp ce aplicația AI în clasificarea plantelor prezintă un potențial imens pentru avansarea cercetării botanice și a conservării, există provocări și controverse care trebuie abordate. Asigurarea utilizării etice și nepartizane a AI în studiile de biodiversitate este crucială pentru succesul și impactul său pe termen lung asupra științei plantelor.
Pentru citiri suplimentare despre aplicațiile AI în cercetarea botanică și conservare, puteți explora conținutul relevant de pe site-ul Institutului Național de Resurse Biologice.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt