機械学習のテクニックは、大量のデータを掘り下げて行かなければならない状況で、そこそこ十分な品質の仕事を素早く行うことが必要なときに役立つ。この技術が、世界中に保存されている、膨大な植物標本のバックログを扱うために、大変優れている方法であることがわかった。数百万もの標本たちが、デジタル化され識別されるのを待っているのだ。その中にはまだ科学によって同定されていないものも含まれている可能性がある。
世界中にはそのようなコレクションが数千以上も存在していて、上に示したような標本が3億5000万点余り収蔵されている。それらの中には数万もの新種が隠されているのではないかと考えられている、しかしそれらの標本全てを、手作業で入念に調べ上げ、最新の分類へと整理し直ための労働コストは、恐ろしく高額なものになる。
それだけではなく、徐々に消滅しつつある植物の収蔵庫たちにある貴重な情報は、ますますデジタルファースト化されていく科学コミュニティの中で役立てるために、現代化を進める必要がある。
そこでディープラーニングシステムの出番だ。コスタリカ工科大学およびフランス国際開発農業研究センターの研究者たちは、そのテクノロジーを、こうした膨大なデータ集に対して適用すべき時が来たと感じた。
彼らは、植物サンプルの画像25万個を用いて植物同定アルゴリズムを訓練し、それを用いて新しい標本シートの同定を行わせた。それは人
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ディープラーニングは、数百年の時を超えて植物標本の中から新種を発見できるかもしれない
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