Автоматическая идентификация видов - Automated species identification

Автоматическая идентификация видов это метод проведения экспертизы систематики доступны экологам, паратаксономисты и другие с помощью цифровых технологий и искусственный интеллект. Сегодня большинство автоматизированных систем идентификации полагаются на изображения, изображающие виды для идентификации.[1] Основываясь на точно идентифицированных изображениях вида, классификатор обучен. После получения достаточного количества обучающих данных этот классификатор может идентифицировать обученные виды на ранее невидимых изображениях. Точная идентификация видов является основой для всех аспектов таксономических исследований и важным компонентом рабочих процессов в биологических исследованиях.

Вступление

В автоматическая идентификация биологических объектов, таких как насекомые (отдельные лица) и / или группы (например, разновидность, гильдии, персонажи) была мечтой среди систематики на века. Цель некоторых из первых многомерный биометрический методы заключались в решении извечной проблемы групповая дискриминация и межгрупповая характеристика. Несмотря на большую предварительную работу в 1950-х и 60-х годах, прогресс в разработке и внедрении практических систем для полностью автоматизированных биологических объектов идентификация оказался удручающе медленным. Еще в 2004 году Дэн Янзен [2]обновил мечту для новой аудитории:

Космический корабль приземляется. Он выходит. Он указывает на это. Там написано «дружелюбный - недружелюбный - съедобный - ядовитый - безопасный - опасный - живой - неодушевленный». При следующей развертке написано: «Quercus oleoides - Homo sapiens - Spondias mombin - Solanum nigrum - Crotalus durissus - Morpho peleides«Серпантин». Это было у меня в голове с тех пор, как полвека назад я читал научную фантастику в девятом классе.[требуется разъяснение ]

Проблема видовой идентификации

DFE - графический интерфейс Ромашка система. Изображение - крыло мокрецы. Куликоидес sp., некоторые виды которых являются переносчиками Bluetongue. Другие также могут быть векторами Вирус Шмалленберга возникающая болезнь домашнего скота, особенно овец.
(Кредит: Марк А. О'Нил )

Предпочитаемое Янценом решение этой классической проблемы заключалось в создании машин для идентификации видов по их ДНК. Его прогнозируемый бюджет и предлагаемая исследовательская группа составляют «1 миллион долларов США и пять умных людей». Однако недавние разработки в области компьютерных архитектур, а также инновации в разработке программного обеспечения передали инструменты, необходимые для реализации видения Янцена, в руки специалистов. систематика и Информатика сообщество не через несколько лет, а сейчас; и не только для создания Штрих-коды ДНК, но и для идентификации на основе цифровые изображения.

Основополагающий обзор, опубликованный в 2004 году,[3] изучает, почему автоматическая идентификация видов не получила широкого распространения в настоящее время и будет ли это реальным вариантом в будущем. Авторы обнаружили, что «небольшое, но растущее число исследований было направлено на разработку автоматизированных систем идентификации видов на основе морфологических признаков». Обзор 20 исследований, в которых анализируются структуры видов, такие как клетки, пыльца, крылья и гениталии, показывает, что процент успешной идентификации составляет от 40% до 100% на тренировочных наборах с 1 до 72 видов. Однако они также выявили четыре фундаментальные проблемы с этими системами: (1) обучающие наборы - были слишком маленькими (5-10 особей на вид), и их расширение, особенно для редких видов, может быть затруднительным; (2) ошибки в идентификации - недостаточно изучены, чтобы справиться с ними и найти систематику, (3) масштабирование - исследования рассматривают только небольшое количество видов (<200 видов) и (4) новые виды - системы ограничены видами, для которых они были обучены, и будут классифицировать любые новые виды наблюдение как один из известных видов.

Опрос, опубликованный в 2017 году[4] систематически сравнивает и обсуждает прогресс и результаты автоматической идентификации видов растений за последнее десятилетие (2005–2015 гг.). За это время в высококачественных изданиях было опубликовано 120 первичных исследований, в основном авторами с опытом работы в области компьютерных наук. Эти исследования предлагают множество компьютерное зрение подходов, т.е. Особенности уменьшение большой размерности данных изображения на основе пикселей при сохранении характерной информации, а также методов классификации. Подавляющее большинство этих исследований анализируют листья для идентификации, в то время как только 13 исследований предлагают методы цветок идентификация на основе. Причина в том, что листья легче собирать и визуализировать, и они доступны большую часть года. Предложил Особенности фиксировать общую характеристику объекта, т. е. форма, текстура и цвет а также специфические для листа характеристики, т. е. жилкование и маржа. В большинстве исследований для оценки по-прежнему использовались наборы данных, содержащие не более 250 разновидность. Однако в этом отношении есть прогресс: в одном исследовании используется набор данных с> 2k[5] и еще один с> 20k[6] разновидность.

Эти события не могли произойти в лучшее время. Поскольку таксономический сообществу уже известно, что в мире не хватает специалистов, которые могут определить биоразнообразие сохранение которых стало глобальной проблемой. Комментируя эту проблему в палеонтология еще в 1993 году, Роджер Кеслер [7] признал:

«… У нас не хватает систематических палеонтологов, у которых есть что-либо близкое к синоптическим знаниям об основной группе организмов… Палеонтологи следующего столетия вряд ли смогут позволить себе роскошь подробно разбираться с таксономическими проблемами… Палеонтологии придется поддерживать свой уровень возбуждения без помощи систематиков, которые так много сделали для его успеха ».

Этот недостаток опыта так же глубоко затрагивает те коммерческие отрасли, которые полагаются на точную идентификацию (например, сельское хозяйство, биостратиграфия ), как и в широкий спектр чистых и прикладных исследовательских программ (например, сохранение, биологический океанография, климатология, экология ). Также обычно, хотя и неофициально, признается, что техническая, таксономическая литература по всем группам организмов изобилует примерами непоследовательных и неправильных определений. Это происходит из-за множества факторов, в том числе недостаточной подготовки и навыков таксономистов в проведении идентификации (например, использования различных практических правил для распознавания границ между схожими группами), недостаточно подробных исходных описаний групп и / или иллюстраций, недостаточного доступа к текущим монографиям и тщательно подобранным коллекциям и, конечно же, к систематикам, имеющим разные мнения относительно концепций групп. Рецензирование устраняет только наиболее очевидные ошибки, связанные с совершением или упущением в этой области, и то только тогда, когда автор предоставляет адекватные изображения (например, иллюстрации, записи и последовательности генов) рассматриваемых образцов.

Систематика тоже может многое получить, как практически, так и теоретически, от дальнейшего развития и использования автоматизированных систем идентификации. В настоящее время широко признано, что времена систематики как области, населенной слегка эксцентричными людьми, преследующими знания в полной изоляции от финансовых приоритетов и экономических императивов, быстро подходят к концу.[нужна цитата ] Чтобы привлечь как персонал, так и ресурсы, систематика должна трансформироваться в «большое, скоординированное международное научное предприятие». [8] Многие определили использование Интернет - особенно через Всемирная паутина - как средство, с помощью которого может быть осуществлено это преобразование. При создании виртуального, GenBank -подобная система доступа морфологический данные, аудиоклипы, видеофайлы и т. д. будут значительным шагом в правильном направлении, улучшенный доступ к информации наблюдений и / или текстовым описаниям сам по себе не решит ни таксономическое препятствие или проблемы с воспроизводимостью низкой идентификации. Вместо этого неизбежная субъективность, связанная с принятием критических решений на основе качественных критериев, должна быть уменьшена или, по крайней мере, включена в более формально аналитический контекст.

SDS белковые гелевые изображения гусениц сфинксовой бабочки. Его можно использовать аналогично Дактилоскопия ДНК

Правильно спроектированные, гибкие и надежные автоматизированные системы идентификации, организованные вокруг распределенных вычислительных архитектур и ссылающиеся на авторитетно идентифицированные коллекции данных обучающих наборов (например, изображений и генные последовательности ) может, в принципе, предоставить всем систематикам доступ к электронным архивам данных и необходимым аналитическим инструментам для повседневной идентификации общих таксонов. Правильно спроектированные системы также могут распознать, когда их алгоритмы не могут произвести надежную идентификацию, и направить это изображение специалисту (адрес которого можно получить из другой базы данных). Такие системы также могут включать в себя элементы искусственного интеллекта и, таким образом, улучшать свою производительность по мере их использования. Самое заманчивое то, что после того, как морфологические (или молекулярные) модели вида были разработаны и продемонстрировали свою точность, эти модели могут быть запрошены, чтобы определить, какие аспекты наблюдаемых паттернов вариаций и пределов вариации используются для идентификации, что открывает путь к открытию новых и (потенциально) более надежных таксономических признаков.


  • iNaturalist - это глобальный гражданский научный проект и социальная сеть натуралистов, которая включает в себя как человека, так и автоматическую идентификацию растений, животных и других живых существ через браузер или мобильные приложения.[9]
  • Pl @ ntNet это глобальный гражданский научный проект, который предоставляет приложение и веб-сайт для идентификации растений по фотографиям на основе машинного обучения.
  • Привязка листьев это приложение для iOS, разработанное Смитсоновский институт который использует программное обеспечение для визуального распознавания, чтобы идентифицировать североамериканские породы деревьев по фотографиям листьев.
  • Бот FlowerChecker это Facebook Чаттербот который использует программное обеспечение для визуального распознавания для определения видов растений по фотографиям. Бот использует базу данных, собранную Приложение FlowerChecker для мобильных телефонов.
  • Google Фото может автоматически определять различные виды на фотографиях.[10]
  • Plant.id это веб-приложение, использующее нейронную сеть, обученную на фотографиях из Приложение FlowerChecker[11][12]
  • Флора Инкогнита - это приложение, разработанное в рамках исследовательского проекта и использующее каскад сверточных нейронных сетей для идентификации растений на основе изображений и данных о местоположении. [13]

Смотрите также

Цитированные ссылки

  1. ^ Wäldchen, Jana; Мэдер, Патрик (ноябрь 2018 г.). Купер, Натали (ред.). «Машинное обучение для идентификации видов на основе изображений». Методы в экологии и эволюции. 9 (11): 2216–2225. Дои:10.1111 / 2041-210X.13075.
  2. ^ Янзен, Даниэль Х. (22 марта 2004 г.). "Сейчас самое время". Философские труды Лондонского королевского общества. Б. 359 (1444): 731–732. Дои:10.1098 / rstb.2003.1444. ЧВК  1693358. PMID  15253359.
  3. ^ Гастон, Кевин Дж.; О'Нил, Марк А. (22 марта 2004 г.). «Автоматическое распознавание видов: почему бы и нет?». Философские труды Лондонского королевского общества. Б. 359 (1444): 655–667. Дои:10.1098 / rstb.2003.1442. ЧВК  1693351. PMID  15253351.
  4. ^ Wäldchen, Jana; Мэдер, Патрик (2017-01-07). «Идентификация видов растений с использованием методов компьютерного зрения: систематический обзор литературы». Архивы вычислительных методов в технике. 25 (2): 507–543. Дои:10.1007 / s11831-016-9206-z. ISSN  1134-3060. ЧВК  6003396. PMID  29962832.
  5. ^ Джоли, Алексис; Гёэу, Эрве; Бонне, Пьер; Бакич, Вера; Барб, Жюльен; Селми, Сухейл; Яхиауи, Итери; Карре, Дженнифер; Муассет, Элиз (01.09.2014). «Интерактивная идентификация растений на основе данных социального изображения». Экологическая информатика. Спецвыпуск о мультимедиа в экологии и окружающей среде. 23: 22–34. Дои:10.1016 / j.ecoinf.2013.07.006.
  6. ^ Ву, Хуиси; Ван, Лэй; Чжан, Фэн; Вэнь, Чжэнькунь (01.08.2015). «Автоматическое распознавание листьев из большой базы данных иерархических изображений». Международный журнал интеллектуальных систем. 30 (8): 871–886. Дои:10.1002 / внутр.21729. ISSN  1098–111X.
  7. ^ Кэслер, Роджер Л (1993). «Окно возможностей: заглянуть в новый век палеонтологии». Журнал палеонтологии. 67 (3): 329–333. Дои:10.1017 / S0022336000036805. JSTOR  1306022.
  8. ^ Уилер, Квентин Д. (2003). «Преобразование таксономии» (PDF) (22). Систематик: 3–5. Цитировать журнал требует | журнал = (помощь)
  9. ^ "Исследования компьютерного зрения iNaturalist". iNaturalist.org. 2017-07-27. Получено 2017-08-12.
  10. ^ "Как Google Фото определяет разницу между собаками, кошками, медведями и другими животными на ваших фотографиях". 2015-06-04.
  11. ^ MLMU.cz - FlowerChecker: увлекательное путешествие одного стартапа по машинному обучению - О. Веселы и Я. Жигак - YouTube
  12. ^ "Tvůrci FlowerCheckeru spouštějí Shazam pro kytky. Plant.id staví na AI".
  13. ^ «Подход Flora Incognita».

внешняя ссылка

Вот несколько ссылок на домашние страницы систем определения видов. В СПИДА и DAISY системы являются универсальными и способны классифицировать любой представленный графический материал. В ABIS и DrawWing Система ограничена насекомыми с перепончатыми крыльями, поскольку они действуют, сопоставляя определенный набор признаков, основанный на жилковании крыльев.