（神秘的機究人地球uux.cn）據cnBeta：想象一下，如果你的器人前任務是對成千上萬的微小化石進行分類和分離，其中大部分化石的協助蘇州同城上門外圍上門外圍女（微信156-8194-*7106）提供頂級外圍女上門，可滿足你的一切要求寬度不到一毫米。這將是古生一項相當乏味、耗時的物研外殼任務......這就是為什么科學家們最近創造了一個機器人來做這項工作。由北卡羅來納州立大學和科羅拉多大學博爾德分校的員觀一個團隊開發，該設備被稱為Forabot。察史它被設計用來觀察統稱為有孔蟲的孔蟲微小海洋生物的外殼化石--或簡稱為有孔蟲。
有孔蟲不完全是化石植物或動物，在地球的機究人海洋中已經存在了超過1億年。通過確定哪種類型的器人前有孔蟲存在于當年的哪些地區，科學家們可以更好地了解史前時期這些地方的協助海洋溫度、水化學和其它環境因素是古生蘇州同城上門外圍上門外圍女（微信156-8194-*7106）提供頂級外圍女上門，可滿足你的一切要求什么樣的。
目前，物研外殼古生物學系的員觀學生經常被分配去手工整理成堆的foram殼化石，按單個物種將它們分開。Forabot旨在將這些學生解放出來，學習更先進的技能，而不是做機器能做的事。

但是Forabot看起來并不像一個機器人古生物學學生
即使當Forabot接手時，人類仍然需要清洗和篩選數百個foram殼，從而得到一個看起來像一堆沙子的樣品。該樣本被放置在機器人的一個被稱為隔離塔的錐形部分。然后，一根針從塔的底部升起，穿過樣品，針尖上帶著一個叉子殼。
隨后，一個抽吸工具將針頭上的殼抽走，并將其轉移到機器人的另一個部分，稱為成像塔。在那里，一個高分辨率的相機自動捕捉到化石的多張照片。
一臺連接的計算機上的基于人工智能的算法對這些圖像進行評估，并確定該貝殼屬于哪種類型的牙床。根據這些信息，化石被從成像塔移到一個分揀站的特定物種容器中。

目前，Forabot的貝殼識別準確率為79%，據說比大多數人的準確率要高。它可以識別六種類型的foram，每小時識別27塊化石--這可能很慢，但與人不同的是，機器人可以在很長時間內完成這項工作而不感到疲憊。隨著它的進一步發展，它也應該變得更有能力。
北卡羅來納州的埃德加-洛巴頓副教授說："這是一個概念驗證的原型，所以我們將擴大它能夠識別的foram物種的數量。而且我們樂觀地認為，我們也將能夠提高它每小時能夠處理的forams的數量。"
Forabot藍圖和人工智能軟件包括在關于該研究的論文中，該論文最近發表在開放獲取的《地球化學、地球物理學、地球系統》雜志上。

(責任編輯：探索)