法国研究人员利用人工智能分析数百万张浮游生物图像
在巴黎，索邦大学法国科学家让-奥利维耶·伊里松正在利用人工智能分析数百万张浮游生物图像。据《塞浦路斯邮报》报道，这项技术也在欧盟资助的 iMagine 项目框架内得到发展，该项目参与者对11个欧洲国家的水体进行了研究。
浮游生物是海洋食物链的基础，并有助于从大气中去除二氧化碳。对其进行传统研究需要采集水样，在显微镜下检查，并手动识别大量生物体。
数百万张浮游生物图像
伊里松的团队拥有一个包含220万张单个生物体图像的数据集。这位科学家表示，手动对如此规模的数据进行分类是不可能的，而人工智能可以大幅加快这项工作。
伊里松指出，过去需要数月甚至数年的任务，借助人工智能可缩短至数天到数周。水下摄像机和环境传感器会多年积累数据，因此研究人员越来越难以在没有自动化工具的情况下处理这些数据。
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iMagine 项目的工具
iMagine 项目从2022年持续至2025年，汇集了来自11个欧洲国家的水生生态系统和数字技术专家。该项目由 EGI Foundation 专家盖尔盖伊·希波什协调。在项目框架内，研究人员开发了用于更快处理大量水体数据的人工智能工具。
在奥地利，开发的软件被用于发现湖泊和河流中的漂浮垃圾。在其他欧洲地点，人工智能分析了水下摄像机多年来积累的图像档案，识别鱼类并区分其种类。希波什表示，这有助于追踪生态系统变化、气候变化的影响以及修复措施的成果，其中包括建设人工鱼礁。
iMagine 结束后，其工具以及用于训练模型的数据集——包括用于识别鱼类种类和漂浮垃圾的数据集——向其他研究人员开放使用。希波什认为，更快速且成本更低的监测可帮助更早发现浮游生物减少、垃圾积累、石油泄漏和珊瑚退化。
