Roman RemberИспользуется передовая технология для идентификации маков, содержащих опиум, с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Национальный институт биологических ресурсов объявил 23-го числа, что они разработали технологию классификации ДНК с использованием ИИ для определения видов мака. Мировая популяция маков насчитывает более 110 видов, и в Южной Корее три вида, содержащих опиаты — Papaver bracteatum, Papaver setigerum и Papaver somniferum, запрещены к выращиванию. Из-за сходства внешнего вида с видами без опиатов различить эти запрещённые виды невооружённым глазом может быть сложно.
Исследователи работали над идентификацией маков, содержащих опиаты, но всё еще не была разработана комплексная техника дискриминации. НИБР в соавторстве с профессором Ким Чан-бэ из университета Санмёнг использовали последовательности ДНК маков для классификации трёх видов с опиоидными компонентами на первом этапе и разработали аналитический метод для различения определённого вида на втором этапе. Точность первичной классификации составила 88.9%, в то время как точность вторичной дискриминации — 100%. Ожидается, что эта технология, применённая в уголовном расследовании, поможет в борьбе с незаконным выращиванием мака.
Чжон Кён-чоль, руководитель отдела использования биологических ресурсов в Национальном институте биологических ресурсов, описал новую разработанную технологию идентификации видов мака как побочный продукт обучения специализированного персонала в области анализа биологических данных больших размеров. Он заявил: «В будущем мы активно будем развивать специалистов в области биотехнологии для анализа различных биологических данных с использованием ИИ.»
Роль ИИ в ботанической классификации за пределами маков
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в классификации растений простирается далеко за пределы определения запрещённых маков, содержащих опиаты. В то время как революционная технология, разработанная Национальным институтом биологических ресурсов, сосредоточена на идентификации конкретных видов мака, существуют более широкие последствия для области ботаники и сохранения биоразнообразия.
Какие ключевые вопросы возникают вокруг переворота в классификации растений с использованием технологии ИИ?
1. Как можно применить технологию ИИ для классификации других видов растений, кроме маков?
2. Какие потенциальные проблемы могут возникнуть при использовании ИИ для широкой классификации растений?
3. Существуют ли этические соображения относительно использования ИИ в ботанических исследованиях и усилиях по сохранению?
Основные преимущества и недостатки:
Преимущества:
— Эффективность: ИИ может обрабатывать большие объемы данных и выявлять шаблоны намного быстрее, чем традиционные ручные методы.
— Точность: С улучшениями в алгоритмах ИИ, точность идентификации видов растений может значительно увеличиться.
— Влияние на сохранение: Быстрая и точная классификация растений может помочь в усилиях по сохранению, выявляя виды на грани исчезновения и контролируя биоразнообразие.
Недостатки:
— Смещение данных: Алгоритмы ИИ хороши только настолько, насколько хороши данные, на которых они обучены, что может привести к смещениям в классификации.
— Сложность интерпретации: Понимание и интерпретация результатов, полученных моделями ИИ, могут потребовать специализированных знаний и экспертизы.
— Стоимость: Внедрение технологий ИИ в классификацию растений может потребовать значительных финансовых вложений в инфраструктуру и обучение.
Хотя применение ИИ в классификации растений представляет огромный потенциал для совершенствования ботанических исследований и усилий по сохранению, существуют вызовы и споры, которые требуют решения. Гарантирование этичного и неискажённого применения ИИ в исследованиях биоразнообразия крайне важно для его долгосрочного успеха и влияния на растительную науку.
Для дополнительного чтения о применении ИИ в ботанических исследованиях и усилиях по сохранению Вы можете изучить соответствующий контент на веб-сайте Национального института биологических ресурсов.
