一种将快速成像与人工智能相结合的新兴系统可以帮助科学家快速准确地分析花粉，从而全面了解当前和历史上的环境变化。
来自不同植物物种的花粉粒是独特的，根据它们的形状可以识别。分析从湖泊沉积物岩心等样本中捕获的花粉粒，有助于科学家了解哪些植物在历史上的任何特定时刻都在茁壮成长，这些植物可能可以追溯到数千到数百万年前。
到目前为止，科学家们已经使用光学显微镜手动计算沉积物或空气样本中的花粉类型，这是一项专业且耗时的任务。
现在，埃克塞特大学和斯旺西大学的科学家们正在结合成像流式细胞术和人工智能等尖端技术，建立一个能够以更快的速度识别和分类花粉的系统。
除了对过去的植物群建立更全面的了解外，研究小组还希望这项技术有一天能应用于当今环境中更准确的花粉读数，这可能有助于缓解花粉热患者的症状。该论文题为“通过探索性深度学习和成像流式细胞术在环境样品中演绎自动花粉分类”，发表在《新植物学家》杂志上。
埃克塞特大学的安·鲍尔博士说:“花粉是一种重要的环境指标，将大气中不同花粉类型的拼图拼凑在一起，无论是现在还是过去，都可以帮助我们建立生物多样性和气候变化的图景。”
“然而，在显微镜下识别花粉属于什么植物物种是非常费力的，并不总是能做到。我们正在开发的系统将大大缩短这一过程所需的时间，并改进分类。这意味着我们可以更快地建立环境中更丰富的花粉图谱，揭示气候、人类活动和生物多样性是如何随着时间的推移而变化的，或者更好地了解我们呼吸的空气中有什么过敏原。”
该团队已经使用该系统自动分析了一个5500年前的湖泊沉积物岩心，快速分类了1000多个花粉粒。在过去，这需要专家花费8个小时来计数和分类，而新系统在一个小时内就完成了这项任务。
新系统使用成像流式细胞术——一种在医学研究中通常用于研究细胞的技术——来快速捕获花粉图像。随后，一种基于深度学习的独特人工智能被开发出来，用于识别环境样本中不同类型的花粉。即使样品不完美，这也能做出这些区分。
斯旺西大学的克莱尔·巴恩斯博士说:“到目前为止，正在开发的对花粉进行分类的人工智能系统从相同的花粉库中学习和测试，这意味着每个样本都是完美的，属于网络以前看到的物种。这些系统不能从环境中识别花粉，也不能对训练库中没有的花粉进行分类。”
“将独特版本的深度学习融入我们的系统意味着人工智能更聪明，并采用更灵活的学习方法。它可以处理质量较差的图像，并且可以使用共同的物种特征来预测花粉属于哪个植物科，即使系统在训练期间之前没有看到它。”
在接下来的几年里，研究小组希望改进和推出这个新系统，并用它来了解更多关于草花粉的信息，草花粉是花粉热患者的一种特殊刺激物。鲍尔博士说:“一些草花粉比其他花粉更容易引起过敏。如果我们能更好地了解哪些花粉在特定时间普遍存在，就能改善花粉预测，帮助花粉热患者计划减少接触花粉。”
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我是1U号的签约作者“冷山”！
希望本篇文章《人工智能助力重建古今植物群的花粉图谱》能对你有所帮助！
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