通過微化石分析，我們可以繪制地下地圖，了解過去的地質時代。在世界各地的研究實驗室中，地質學家花費大量時間通過顯微鏡識別和計數從海底沉積巖中提取的微化石。這種分析耗時但很重要，因為物種分布可以說明地下沉積層的地質時期，以及這些微化石形成時的地球表面氣候條件。

在最近發表在 KeAI 期刊《地球科學中的人工智能》上的一項研究中，挪威北極大學特羅姆瑟大學 (UiT) 機器學習小組的研究人員創建了一種先進的方法，可以使用人工智能自動檢測和分析顯微鏡圖像中的微化石。該團隊與行業合作伙伴 Equinor 合作，提出了一種自動檢測和分析微化石的方法。

“這項研究表明，人工智能在該領域的應用潛力巨大，”該研究的第一作者兼共同通訊作者 Iver Martinsen 表示。“通過使用人工智能自動檢測和識別化石，地質學家可能擁有一種工具，可以幫助他們更好地利用井筒樣本提供的大量信息。”

微化石在世界各地隨處可見，但分析數據所需的時間和專業知識意味著，只有一小部分可用的化石被分析。研究人員使用的方法基于最先進的人工智能方法——利用挪威海洋管理局提供的大量原始數據，完全不帶注釋地訓練人工智能模型。

“我們使用人工智能從挪威大陸架的一個選定井中探測化石，并反過來使用 100,000 個探測到的化石來訓練圖像識別模型，”馬丁森分享道。

為了評估模型的性能，研究人員通過對來自同一口井的數百個標記化石進行分類來測試該模型。

“我們對結果非常滿意。我們的模型超越了之前可用的基準。我們希望目前的工作將對工業界和學術界的地質學家有益，”馬丁森補充道。