Учёные из университетов Эксетера и Суонси (Великобритания) создали систему, способную идентифицировать и классифицировать пыльцу с гораздо большей скоростью и точностью. Это позволит точно установить сроки появления аллергенной пыльцы, а также изучить зёрна пыльцы в окаменелых остатках, которым несколько тысяч лет.
До сих пор разрабатываемые системы искусственного интеллекта для классификации пыльцы тестировались на одних и тех же библиотеках пыльцы. Но они не способны распознавать пыльцу из окружающей среды, которая подверглась значительным изменениям, например, вследствие глобального потепления.
Уникальная система машинного обучения позволила сделать искусственный интеллект «умнее». Такая нейросеть может работать с изображениями низкого качества и использовать общие видовые характеристики, чтобы предсказать, к какому семейству растений принадлежит пыльца, даже если система «не видела» этого раньше во время обучения.
Фактически исследователи «скрестили» искусственный интеллект и проточную цитометрию — технологию, которая обычно используется для исследования клеток в медицине. Затем был разработан уникальный тип ИИ, основанный на глубоком обучении, позволяющий идентифицировать различные типы пыльцы в различных образцах.
По мнению исследователей, их разработка позволит создать обширную базу данных аллергенной пыльцы. Если удастся установить, какая именно пыльца преобладает в определённое время года, то можно будет заранее предупредить людей, страдающих от сенной лихорадки, о распространении опасных аллергенов в окружающей среде.
Ещё одно направление для применения новой разработки — изучение частиц пыльцы в древних окаменелостях. Пыльцевые зёрна разных видов растений уникальны и узнаваемы по форме. Анализ того, какие пыльцевые зёрна улавливаются в таких образцах, как керны отложений из озёр, помогает учёным понять, какие растения преобладали в этой местности в тот или иной исторический период.
До сих пор учёные вручную подсчитывали типы пыльцы в отложениях или в пробах воздуха с помощью светового микроскопа. Это очень трудоёмкая работа, требующая много времени. Новая система значительно сократит сроки таких исследований. Новую систему уже использовали для анализа окаменелостей со дна озера возрастом в 5,5 тыс. лет, быстро классифицировав более тысячи пыльцевых зёрен. Раньше на подсчёт и классификацию у специалиста уходило до восьми часов — задача, которую новая система выполняла менее чем за час.
