古生物学是会商生命演化的传统学科，其次要钻研对象便是保存正在地层中各类化石。化石是寰球分布的，所代表的远古生物也是多种多样的。
正在寰球古生物学家的怪异勤勉下，人们应付地层中的化石记录曾经造成完善了真践取知识体系，保存正在化石中的各类生命模式可以参照现代生物学的钻研办法，生长状态学和系统分类学钻研。
虽然，化石生物取现代生物的区别也是很是鲜亮的，比如古生物仅保存有根柢的状态学信息，而缺乏现代生物中易于获与的分子生物学信息。
此外，古生物正在系统分类方面比现代生物愈加多样，古生物中有太多类群曾经彻底灭绝，化石是它们已经繁盛的惟一真证。
通过古生物学钻研，咱们可以理解生命的演变过程，也可以依据化石记录判断地层的地量时代、生长地层对照，以至帮助矿藏的勘探取开发。
笔石（graptolite），是一类糊口正在寒武纪至石炭纪海洋中的浮游或游泳型植物，目前曾经彻底灭绝。笔石的化石但凡保存正在页岩之中，看起来就像是用笔正在岩石上绘制的画迹，也正因而那类生物被称为笔石。
笔石活着界各地均有分布，品种多样，个别正常是几多厘米到几多十厘米大小。笔石所糊口的地量时代领域相对短久、演化迅速，雷同或相似的物种可以正在多个区域显现，是判断地层时代、生长地层对照的重要化石。
值得一提的是，笔石但凡保存正在页岩之中，那些页岩往往也是页岩气（自然气）的赋存层。此前，中国学者发现华南差异页岩层中产出了差异的笔石物种，并将笔石物种取页岩气的赋存丰度之间建设了联系干系。
假如正在勘探钻孔的岩心中确定了特定的笔石物种，就可随意与得该层段页岩气的赋存丰度，进而确定能否成出息一步开发，从而为勘探开发勤俭大质老原。那方面的钻研是根原古生物学正在油气矿藏规模的重要使用之一。
随时信息时代的到来，大数据取信息技术正在根原科研规模阐扬着越发宽泛的使用。连年来，古生物学取地层学那一传统学科正在大数据规模得到了一定停顿，但大多会合正在构造化数据，比如，依据化石的产出记录来阐明古生物的多样性厘革等。
应付古生物学中的非构造化数据，比如化石图像等却少少获得阐明取钻研。这么，古生物学是否取人工智能进一步联结，操做计较机对古生物停行分类取审定？
中国科学院南京地量古生物钻研所徐洪河钻研员及其团队，正在近期一项钻研中努力于处置惩罚惩罚那一挑战。
图 | 徐洪河正在某地量盘问拜访单位的岩心库（起源：徐洪河）
基于南京古生物所宏壮的化石标原支藏，钻研团队具体支罗了 1500 块笔石化石标原的科学信息，拍摄了约莫 5 万幅化石标原图像，并对那些图像停行像素级标注，创立了笔石化石标原科学权威数据集。
正在创立笔石图像数据集时，他们还提出了化石标原元数据范例，并将数据集的标准取范例正在国内外同止中停行推广。针对化石标原的多模态数据集，徐洪河团队提出了人工智能古生物学的观念。
原次钻研是计较科学、信息科学取古生物学的交叉取融合，其钻研思路取办法均为初创，并让他们与得了一项中国缔造专利和一项美国缔造专利。
古生物化石的识别，属于细粒度的图像识别，有别于常见的图像分类问题。那是因为古生物自身正在系统分类上存正在层级构造（比如，常见的分类名：门、纲、目、科、属、种等），而且古生物正在系统分类时所按照的状态特征往往很是轻微，具有极高的专业性。
颠终两年多的光阳，钻研团队完成为了数据集筹备、标注、模型训练，有针对性地研发了符折于化石图像分类的算法，将那些成绩用于笔石化石识别模型之后，针对 113 种奥陶纪和志留纪重要笔石属种，所训练的模型真现了约莫 86% 的识别精确率，正在精确率和工做效率方面远高于正常的规模专家。
图｜软件所判其它热点区域取化石的重要特征具有一致性（起源：iScience）
那些钻研成绩可间接效劳于页岩气勘探开发的财产部门。可以说，那个钻研主题很是鲜活，将最新的人工智能取深度进修算法融入传统的古生物学之中，打造了一种全新的学科交叉模式，具有极大的展开潜力。
日前，相关论文以《运用残差网络以高分类甄别率主动识别笔石》（Automated graptolite identification at high taVonomic resolution using residual networks）为题发正在 iScience[1]，Zhi-Bin Niu 是第一做者，徐洪河担当怪异通讯做者。
图 | 相关论文（起源：iScience）
钻研历程中，他们曾取世界各地的古生物学家联络，欲望能够辅佐生长人机对照测试。有的专家很快成罪长测试；有的专家却很是间接地谢绝，理由是人类取计较机（呆板）没法子比，人类是必定失败的。为什么要去加入必定失败的竞赛呢？
那种说法不由让徐洪河深思，此刻不少工做都正在被呆板所代替，科学钻研工做的前景又将如何？
他说：“人类处置惩罚科学钻研是为了认识世界，呆板做为一种工具能够正在那方面当祖先类吗？有智能呆板的缔造不由让人深思，人类能认识世界的素量吗？咱们是不是正在做茧自缚？科学钻研中创造性的布局取设想，也要被呆板智能所代替吗？尽管目前没有，将来会不会发作呢？
事真上，原日咱们应付作做世界的认识仍是极为有限的，正在不停的钻研取摸索中，人类越发认识到人类力质的渺小，或者认识到那一点能让咱们愈加平安吧！
正如徐洪河所言：“正在古生物学中引入呆板取模型，不是为了替代人类——而且那个目的也不是能够随意真现的。呆板取模型是为了更好地帮助科研，辅佐人类发现新的科学问题，进一步推进那门学科向着更深更广而展开。”
而应付人工智能古生物学那一全新的交叉学科来说，智能识别只是一个起步，将来另有大质工做须要生长。古生物学中有太多专业知识都须要进一步扁平化和普及化，威力更好地取人工智能订融合。
目前，课题组曾经正在微体化石规模生长了相关工做。将来，他们将继续联结人工智能和古生物学，钻研地层中的孢粉、牙形刺等。
那些化石门类多、分布广，不只可以进一步认识生命演化的谜题，也有助于生长地层判别，将古生物学取地层学的钻研成绩使用到油气勘探中。
参考量料：
1.Niu Z*, Jia S, Xu H*. 2024. Automated graptolite identification at high taVonomic resolution using residual network. iScience, 27. 108549.hts://doi.org/10.1016/j.isci.2023.108549.
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