Roman Rember利用人工智能（AI）已经开发出一项尖端技术，可以识别含罂粟的罂粟花。生物资源研究所于23日宣布，他们已经开发出一种利用AI识别罂粟属物种的DNA分类技术。全球有超过110种罂粟花，而在韩国，禁止种植3种含有鸦片成分的种类，分别是大花罂粟、刺毛罂粟和罂粟。由于这些禁止种类与非鸦片成分种类在外观上相似，用肉眼区分这些被禁种类可能会有困难。
研究人员一直致力于识别含有鸦片成分的罂粟花，但尚未开发出一种全面的鉴别技术。生物资源研究所与相同大学的金昌培教授合作，利用罂粟花的DNA序列对含有鸦片成分的这三种物种进行分类，并在第二步开发出鉴别特定物种的分析方法。第一步分类的准确率为88.9%，而第二步鉴别的准确率为100%。预计这项技术在运用到法证技术中时，将有助于调查非法种植罂粟的活动。
生物资源研究所生物资源利用部主任郑京哲称新开发的罂粟花种类识别技术为培养专业人员进行生物信息大数据分析的副产品。他表示：“未来，我们将积极培养生物技术领域的专业人才，利用AI分析各种生物信息。”
AI 在植物分类中的作用超越罂粟花
人工智能（AI）在植物分类中的运用远不止于识别含有鸦片的禁种罂粟花。虽然生物资源研究所研发的突破性技术侧重于特定罂粟花物种的识别，对于植物学和生物多样性保护领域有更广泛的意义。
AI 技术革新植物分类所面临的关键问题
1. 如何将AI技术应用于除罂粟花外的其他植物物种分类？
2. 实施AI的潜在挑战是什么？
3. 在植物研究和保护工作中使用AI是否存在伦理考量？
主要优劣势：
优势：
– 效率高：AI可以比传统手动方法更快地处理大数据集并识别模式。
– 准确性：随着AI算法的进步，植物物种识别的准确性可以得到显著提高。
– 对保护的影响：快速准确的植物分类可以通过识别濒危物种和监测生物多样性来支持保护工作。
劣势：
– 数据偏差：AI算法的好坏取决于它们训练的数据，这可能导致分类上的偏见。
– 解释复杂：理解和解释AI模型生成的结果可能需要专业知识和专长。
– 成本高：在植物分类中实施AI技术可能需要在基础设施和培训上进行重大的财务投资。
尽管AI在植物分类中的应用有着巨大的潜力推动植物学研究和保护，但也有需要解决的挑战和争议。确保在生物多样性研究中道德且不偏颇地使用AI对于其长期成功和对植物科学的影响至关重要。
要了解更多关于AI在植物研究和保护中的应用，请访问生物资源研究所网站。
