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Nov 21, 2023

Eine neue Studie schlägt eine automatische taxonomische Identifizierung basierend auf dem Fossilbilddatensatz (>415.000 Bilder) und Deep Convolutional Neural Networks vor

Die Paläontologie ist ein faszinierendes Gebiet, das uns hilft, die Geschichte des Lebens zu verstehen

Die Paläontologie ist ein faszinierendes Fachgebiet, das uns hilft, die Geschichte des Lebens auf der Erde zu verstehen, indem es antike Lebensformen und ihre Entwicklung untersucht. Eine der größten Herausforderungen in der paläontologischen Forschung ist jedoch der arbeitsintensive und zeitaufwändige Prozess der taxonomischen Identifizierung, der umfassende Kenntnisse und Erfahrung in einer bestimmten taxonomischen Gruppe erfordert. Darüber hinaus müssen die Identifizierungsergebnisse häufig zwischen Forschern und Gemeinschaften konsistenter sein.

Deep-Learning-Techniken haben sich als vielversprechende Lösung zur Unterstützung der taxonomischen Identifizierung von Fossilien herausgestellt. In diesem Zusammenhang hat ein chinesisches Forschungsteam kürzlich einen Artikel veröffentlicht, der das Potenzial von Deep Learning zur Verbesserung der Genauigkeit der taxonomischen Identifizierung untersucht.

Der Hauptbeitrag dieses Artikels ist die Erstellung und Validierung eines großen und umfassenden Fossilbilddatensatzes (FID) mithilfe von Webcrawlern und manueller Kuratierung. Der Datensatz umfasst 415.339 Bilder von 50 verschiedenen Fossiliengruppen, darunter Wirbellose, Wirbeltiere, Pflanzen, Mikrofossilien und Spurenfossilien. Zur Klassifizierung der Fossilienbilder wurde ein Faltungs-Neuronales Netzwerk (CNN) verwendet, das eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit erreichte, was das Potenzial des FID für die automatisierte Identifizierung und Klassifizierung von Fossilien demonstriert. Die Autoren machten den FID außerdem für die zukünftige Verwendung und Entwicklung öffentlich zugänglich.

Diese Studie untersucht experimentell den Einsatz von Transferlernen mit auf ImageNet trainierten Modellen, um Fossilien in der Fossil Image Database (FID) zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Autoren fanden heraus, dass das Einfrieren der Hälfte der Netzwerkschichten als Feature-Extraktoren und das Training der verbleibenden Schichten die beste Leistung erbrachte. Datenerweiterung und -ausfall waren wirksame Methoden, um eine Überanpassung zu verhindern, während ein häufiger Rückgang der Lernrate und große Trainingsbatchgrößen zu einer schnelleren Konvergenz und einer hohen Genauigkeit beitrugen. Die Studie untersuchte auch die Auswirkungen unausgeglichener Daten auf den Algorithmus und verwendete Stichprobenmethoden für unausgeglichenes Lernen. Die Qualität des Datensatzes war wichtig für eine genaue Identifizierung, wobei Mikrofossilien aufgrund der Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Bilder eine gute Leistung erbrachten, während bestimmte Fossilien mit schlechter Erhaltung und wenigen Proben schlecht abschnitten. Die Autoren fanden außerdem heraus, dass die große morphologische Vielfalt innerhalb der Klasse bestimmter Kladen die Identifizierungsgenauigkeit beeinträchtigte, da die DCNN-Architektur schwierige Unterscheidungsmerkmale extrahierte.

Die Inception-ResNet-v2-Architektur erreichte im Testdatensatz bei Verwendung von Transferlernen eine durchschnittliche Genauigkeit von 0,90. Mikrofossilien und Wirbeltierfossilien wiesen mit 0,95 bzw. 0,90 die höchsten Identifizierungsgenauigkeiten auf. Allerdings wiesen Kladen wie Schwämme, Bryozoen und Spurenfossilien, die unterschiedliche Morphologien aufwiesen oder nur wenige Proben im Datensatz aufwiesen, eine Identifizierungsgenauigkeit von unter 0,80 auf.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deep-Learning-Techniken, insbesondere Transfer-Learning, vielversprechende Ergebnisse bei der Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der taxonomischen Identifizierung von Fossilien gezeigt haben. Die Erstellung und Validierung eines großen und umfassenden Fossilbilddatensatzes wie der Fossil Image Database (FID) ist für das Erreichen einer hohen Identifizierungsgenauigkeit von entscheidender Bedeutung. Seine Verfügbarkeit für die öffentliche Nutzung und Entwicklung ist für die Weiterentwicklung des Bereichs der Paläontologie von Vorteil. Die Genauigkeit von Deep-Learning-Modellen hängt jedoch von der Qualität und Vielfalt des Datensatzes ab, wobei bestimmte Gruppen aufgrund ihrer morphologischen Vielfalt innerhalb der Klasse oder ihrer schlechten Erhaltung eine Herausforderung darstellen. Um diese Herausforderungen zu meistern und die Genauigkeit und Effizienz der paläontologischen Forschung zu verbessern, sind weitere Forschung und Entwicklung im Bereich Deep-Learning-Techniken und groß angelegte Fossilbilddatensätze erforderlich.

Darüber hinaus können Deep-Learning-Techniken in der Paläontologie möglicherweise das Fachgebiet über die taxonomische Identifizierung hinaus verändern. Diese Techniken können mehr Informationen aus Fossiliendaten extrahieren, wie etwa die Segmentierung und Rekonstruktion von Fossilien, die Integration von Fossiliendaten mit anderen Datentypen und die Erkennung von Mustern und Anomalien in umfangreichen Fossiliendatensätzen. Dies erweitert unser Verständnis der Geschichte des Lebens auf der Erde und ebnet den Weg für spannende Entdeckungen und Fortschritte.

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Mahmoud ist Doktorand im Bereich maschinelles Lernen. Er verfügt außerdem über einen Bachelor-Abschluss in Physik und einen Master-Abschluss in Telekommunikation und Netzwerksystemen. Seine aktuellen Forschungsgebiete umfassen Computer Vision, Börsenvorhersage und Deep Learning. Er verfasste mehrere wissenschaftliche Artikel über die Neuidentifizierung von Personen und die Untersuchung der Robustheit und Stabilität von Deepnetworks.