Мониторинг зерна -2025 (моб)
ФГБУ «НЦБРСП» (моб)
ЦОК АПК (моб)
18 августа, 2025, 09:01
Международная научно-практическая конференция «Защита леса — защита будущего»

Искусственный интеллект поможет описать новые виды насекомых

Группа исследователей Университета Индианы разработала инновационный метод использования искусственного интеллекта для описания новых видов насекомых.

Фото: Александр Плонский / "Агроэксперт"
Фото: Александр Плонский / «Агроэксперт»

В настоящее время процесс открытия и описания новых видов насекомых занимает много времени из-за малого количества экспертов в этой области. 80% видов насекомых остаются неизвестными. Это большая проблема, поскольку виды исчезают еще до того, как их идентифицировали, и ученые не знают, какое влияние они оказывали на экосистему.

Чтобы различать известные и неизвестные виды насекомых ученые успешно использовали сочетание современных методов компьютерного зрения, машинного обучения и огромный объем данных об изображениях и ДНК насекомых.

Суть исследования

Ученые утверждают, что данный подход разработан для решения реальных задач идентификации насекомых, в то время как существующие традиционные методы ограничиваются распознаванием только известных видов. Искусственный интеллект был обучен не только идентифицировать известные виды, но и отличать их от неизвестных.

Ранее механизмы искусственного интеллекта классифицировали бы любой неизвестный экземпляр как выброс, указывая на то, что он не принадлежит ни к одному из существующих видов. Новый метод позволяет точно классифицировать эти образцы, давая представление о том, какое место они занимают в существующей таксономии.

В научных подразделениях Всероссийского центра карантина растений (ФГБУ «ВНИИКР» Россельхознадзора) проводят изучение карантинных и других особо опасных насекомых, как в качестве вредителей сельскохозяйственных культур, так и в роли переносчиков различных возбудителей болезней.

Источник: Sarkhan Badirli et al, Classifying the unknown: Insect identification with deep hierarchical Bayesian learning, Methods in Ecology and Evolution (2023). DOI: 10.1111/2041-210X.14104

Подписывайтесь на нас в Дзен и Telegram
Читайте также:
На главную