ИИ помог раскрыть историю знаменитого австралийского дерева

Ученые использовали новые достижения в машинном обучении для изучения австралийских видов эвкалиптов, раскрыв их трансформацию за миллионы лет.

В исследовании ученые из Botanic Gardens of Sydney и UNSW Sydney применили ИИ для анализа беспрецедентного количества листьев эвкалиптов (Eucalyptus, Angophora и Corymbia), получив феноменальное представление о том, как этот местный вид эволюционировал вместе с климатом.

В статье, опубликованной на этой неделе в Journal of Ecology, анализируется набор данных из более чем 50 000 оцифрованных изображений образцов эвкалиптов, некоторые из которых датируются 1839 годом. Цель — выяснить, эволюционировали ли листья видов по мере изменения их климата.

Это продолжение исследования прошлого года, в котором ученые создали программу машинного обучения для изучения миллионов образцов растений, хранящихся в гербариях по всему миру. Этот подход предоставил ранее недоступный ресурс, поскольку размер коллекций гербариев был слишком велик для ручных измерений.

В той первой работе команда проанализировала 3000 образцов видов Syzygium и Ficus, используя метод "компьютерного зрения" для изучения размеров их листьев. Они обнаружили, что — в отличие от часто наблюдаемых межвидовых закономерностей — размер листьев внутри вида не увеличивается в более теплом и влажном климате.

Теперь исследователи пошли дальше, обратившись к одному из самых знаковых и любимых деревьев Австралии — эвкалиптам, чтобы понять, как размер их листьев менялся с климатом на протяжении миллионов лет.

Ученый Botanic Gardens of Sydney Карина Го отмечает, что исследование показывает, как ИИ меняет ботаническую науку:

"Используя ИИ, мы смогли работать с огромными массивами данных, что раньше было просто невозможно. Это изменило правила игры в поиске мельчайших деталей флоры, помогая нарисовать очень подробную картину прошлого. Вместо ручной оценки тысяч изображений образцов, которая может занять годы, машинное обучение может просмотреть десятки тысяч менее чем за четыре дня".

Доцент UNSW Уилл Корнуэлл описывает эту новую возможность раскрыть ранее недоступные данные как прорывную:

"Оцифрованные образцы позволили нам глубже, чем когда-либо, понять наши виды, что в конечном итоге может помочь нам противостоять серьезным угрозам для нашей флоры, таким как изменение климата и потеря биоразнообразия".