Roman RemberRazvita je tehnologija najnovejše generacije za identifikacijo makov, ki vsebujejo opiate, z uporabo umetne inteligence (UI). Nacionalni inštitut za biološke vire je 23. marca sporočil, da so razvili tehnologijo klasifikacije DNK z uporabo UI za prepoznavanje vrst makov. Na svetu je več kot 110 vrst makov, v Južni Koreji pa je gojenje treh vrst, ki vsebujejo opiate – papaver bracteatum, papaver setigerum in papaver somniferum, prepovedano. Zaradi podobnosti z ne-opiatnimi vrstami je s prostim očesom težko razlikovati med prepovedanimi vrstami.
Raziskovalci so delali na identifikaciji makov, ki vsebujejo opiate, vendar celovite tehnike ločevanja še ni uspelo razviti. Inštitut za biološke vire je skupaj s profesorjem Kimom Chang-baejem iz Univerze Sangmyung uporabil zaporedje DNK makov za klasifikacijo treh vrst z opiati v prvem koraku in razvil analitično metodo za ločevanje določene vrste v drugem koraku. Natančnost prve klasifikacije je znašala 88,9%, natančnost drugega ločevanja pa 100%. Pričakuje se, da bo ta tehnologija, ko bo uporabljena v forenzične namene, pomagala pri preiskovanju nezakonitega gojenja makov.
Jeong Gyeong-cheol, vodja oddelka za izkoriščanje bioloških virov pri Nacionalnem inštitutu za biološke vire, je novo razvito tehnologijo identifikacije vrst makov opisal kot proizvod usposabljanja specializiranega osebja za analizo bioloških informacij z uporabo velikih podatkov. Povedal je: “V prihodnosti bomo aktivno izobraževali specializirane posameznike na področju biotehnologije za analizo različnih bioloških informacij z uporabo UI.”
Vloga UI pri botanični klasifikaciji presega makove
Uporaba umetne inteligence pri klasifikaciji rastlin sega veliko dlje od identifikacije prepovedanih makov, ki vsebujejo opiate. Medtem ko se nova tehnologija Nacionalnega inštituta za biološke vire osredotoča na prepoznavanje določenih vrst makov, ima širše posledice za področje botanike in ohranjanja biotske raznovrstnosti.
Ključna vprašanja v zvezi z revolucioniranjem klasifikacije rastlin z UI tehnologijo:
1. Kako lahko UI tehnologija pomaga pri klasifikaciji drugih rastlinskih vrst, ki niso makovi?
2. Kakšni so potencialni izzivi pri uvajanju UI za široko klasifikacijo rastlin?
3. Ali obstajajo etični vidiki glede uporabe UI v botaničnih raziskavah in prizadevanjih za ohranjanje?
Ključne prednosti in slabosti:
Prednosti:
– Učinkovitost: UI lahko obdela velike nize podatkov in prepozna vzorce veliko hitreje kot tradicionalne ročne metode.
– Natančnost: Z napredkom algoritmov UI se lahko natančnost identifikacije rastlinskih vrst bistveno izboljša.
– Vpliv na ohranjanje: Hitra in natančna klasifikacija rastlin lahko pomaga pri prizadevanjih za ohranjanje z identifikacijo ogroženih vrst in spremljanjem biotske raznovrstnosti.
Slabosti:
– Pristranskost podatkov: Algoritmi UI so tako dobri kot podatki, na katerih so usposobljeni, kar lahko privede do pristranskosti pri klasifikaciji.
– Zapletenost interpretacije: Razumevanje in razlaga rezultatov, ki jih generirajo modeli UI, lahko zahteva strokovno znanje.
– Stroški: Uvajanje UI tehnologij pri klasifikaciji rastlin lahko zahteva pomembne finančne naložbe v infrastrukturo in usposabljanje.
Čeprav uporaba UI pri klasifikaciji rastlin ponuja ogromen potencial za napredovanje botaničnih raziskav in ohranjanja, obstajajo izzivi in kontroverze, ki jih je treba nasloviti. Zagotavljanje etične in nepristranske uporabe UI pri študijah biotske raznolikosti je ključno za njegov dolgoročni uspeh in vpliv na rastlinsko znanost.
Za nadaljnje branje o uporabi UI v botaničnih raziskavah in ohranjanju biotske raznolikosti lahko raziskujete ustrezne vsebine na spletni strani Nacionalni inštitut za biološke vire.
