机器学习有助于海底分类

快速阅读: 据《船舶技术新闻》称，澳大利亚AIMS研发机器学习方法RapidBenthos，可自动分析海底图像，大幅提高效率。该技术助力珊瑚礁监测，为海洋保护提供支持，是人工智能应用的重要进展。

澳大利亚北部海域科学研究所（AIMS）研发出一种新型机器学习方法，使科学家能够自动化处理和分类关于大片海底的数据。这种新方法名为“快速底栖生物分析”（RapidBenthos），可以从珊瑚礁的拼接照片中提取前所未有的数据细节。它能够自动分析由成千上万张海底图像拼接而成的马赛克图，为每位科学家每幅马赛克图像节省大约60小时的人工分析时间。该技术可用于监测珊瑚礁、珊瑚白化现象以及海草床，为管理决策提供及时信息。

这项研究的第一作者、AIMS的机器学习/人工智能工程师雷米·伦姆斯表示：“RapidBenthos让我们可以用更少的精力和成本处理更多的海底图像。” AIMS生态系统建模师蕾娜塔·费雷拉博士也提到：“RapidBenthos的成功得益于跨学科研究团队多年的不懈努力，他们的工作显著提升了AIMS及其全球多个项目的生态与生态系统监测能力。”

通过这一突破性进展，AIMS不仅提高了工作效率，还为保护海洋环境提供了强有力的支持。这标志着人工智能在科学研究领域的又一重要里程碑，未来有望推动更多创新成果落地生根。

(以上内容均由Ai生成)