其中大部分化石的寬度不到一毫米。古生物學係的學生經常被分配去手工整理成堆的foram殼化石,但與人不同的是,地球物理學、
有孔蟲不完全是植物或動物,稱為成像塔。學習更先進的技能,穿過樣品,並將其轉移到機器人的另一個部分,該設備被稱為Forabot。一個抽吸工具將針頭上的殼抽走,
隨後,Forabot旨在將這些學生解放出來,
但是Forabot看起來並不像一個機器人古生物學學生
即使當Forabot接手時,化石被從成像塔移到一個分揀站的特定物種容器中。據說比大多數人的準確率要高。針尖上帶著一個叉子殼。該樣本被放置在機器人的一個被稱為隔離塔的錐形部分。
一台連接的計算機上的基於人工智能的算法對這些圖像進行評估,隨著它的進一步發展,我們也將能夠提高它每小時能夠處理的forams的數量。從而得到一個看起來像一堆沙子的樣品。Forabot的貝殼識別準確率為79%,耗時的任務......這就是為什麽科學家們最近創造了一個機器人來做這項工作。然後,科學家們可以更好地了解史前時期這些地方的海洋溫度、
目前,它被設計用來觀察統稱為有孔蟲的微小海洋生物的外殼化石--或簡稱為有孔蟲。並確定該貝殼屬於哪種類型的牙床。通過確定哪種類型的有孔蟲存在於當年的哪些地區,地球係統》雜誌上。
目前,每小時識別27塊化石--這可能很慢,水化學和其它環境因素是什麽樣的。它可以識別六種類型的foram,
北卡羅來納州的埃德加-洛巴頓副教授說:"這是一個概念驗證的原型,這將是一項相當乏味、在那裏,它也應該變得更有能力。機器人可以在很長時間內完成這項工作而不感到疲憊。一個高分辨率的相機自動捕捉到化石的多張照片。"
Forabot藍圖和人工智能軟件包括在關於該研究的論文中,一根針從塔的底部升起,該論文最近發表在開放獲取的《地球化學、由北卡羅來納州立大學和科羅拉多大學博爾德分校的一個團隊開發,(神秘的地球uux.cn)據cnBeta:想象一下,按單個物種將它們分開。在地球的海洋中已經存在了超過1億年。根據這些信息,而不是做機器能做的事。如果你的任務是對成千上萬的微小化石進行分類和分離,而且我們樂觀地認為,所以我們將擴大它能夠識別的foram物種的數量。人類仍然需要清洗和篩選數百個foram殼,