摘要：想象一下，试图通过查看指纹来分开相同的双胞胎。这就是科学家要区分冷杉，云杉和松树产生的微小粉状花粉颗粒的挑战。但是，新的人工智能系统使这项任务变得更加容易 - 并有可能给过敏患者带来重大救济。...

想象一下，试图通过查看指纹来分开相同的双胞胎。这就是科学家要区分冷杉，云杉和松树产生的微小粉状花粉颗粒的挑战。

但是，由德克萨斯大学阿灵顿分校，内华达大学和弗吉尼亚理工大学的研究人员开发的一种新的人工智能系统正在使这项任务变得更加容易 - 并有可能为过敏患者带来重大救济。

“有了更详细的数据，关于哪种树种是最过敏性的，当它们释放花粉时，城市规划师就可以对植物和何处做出更明智的决定，” UT Arlington生物学研究助理教授兼新研究的生物学研究助理教授发表在《期刊》上。大数据的前沿与UTA数据科学系的Masoud Rostami一起。 “这在学校，医院，公园和社区等高流量地区尤其重要。卫生服务还可以使用此信息来更好地在花粉季节的高峰期过敏警报，公共卫生消息传递和治疗建议。”

花粉分析是重建历史生态系统的强大方法。湖床和泥炭沼泽中保存的花粉颗粒提供了过去植物群落的详细记录。由于植物分布与环境因素（例如温度，降雨和湿度）紧密相关，因此确定不同沉积物中存在的花粉类型可以揭示生态系统如何随着时间的流逝对自然气候波动的反应以及未来的反应。

Balmaki博士说：“即使使用高分辨率显微镜，花粉之间的差异也非常微妙。” “我们的研究表明，深度学习工具可以显着提高花粉分类的速度和准确性。这为大规模环境监测和更详细的生态变化重建打开了大门。它也有望通过确切识别哪些物种释放花粉以及何时释放花粉以及何时进行。”

Balmaki补充说，这项研究也可以使农业受益。

她说：“花粉是生态系统健康的有力指标。”花粉成分的转变可以表示植被，水分水平甚至过去的火灾活动的变化。农民可以使用这些信息来影响作物生存能力，土壤状况或区域气候模式的长期环境趋势。它也对野生动植物和授粉媒介保护也有用。许多动物。许多动物，包括蜜蜂和诸如bees和butter植物的依赖的植物，依靠这些植物来依靠这些植物，或者依靠这些植物来依靠这些植物，或者依靠这些植物，或者在这些物种上依靠这些植物，或者依靠这些植物，或者在某种程度上变化。整个食物网并采取措施保护植物与传粉媒介之间的关键关系。”

在这项研究中，小组检查了内华达大学国家历史博物馆保存的FIR，云杉和松树的历史样本。他们使用九种不同的AI模型测试了这些样品，证明了该技术以令人印象深刻的速度和准确性鉴定花粉的强大潜力。

Balmaki说：“这表明深度学习可以成功地支持甚至超过传统的识别方法。” “但这也证实了人类专业知识的基本知识。您需要准备充分的样本和对生态环境的深刻理解。这不仅仅是机器，而是技术与科学之间的合作。”

对于未来的项目，Balmaki和她的合作者计划将其研究扩展，以包括更广泛的植物物种。他们的目标是开发一个可以在美国不同地区应用的全面花粉识别系统，以更好地了解植物群落如何响应极端天气事件。