想象一下，仅通过查看指纹来辨别双胞胎。这对科学家来说，区分云杉、松树和冷杉树所产生的微小的粉末状花粉颗粒也是如此具有挑战性。但得益于新的人工智能系统，这项任务变得容易了很多，可能会大大减轻过敏患者的痛苦。
想象一下，仅通过查看指纹来辨别双胞胎。这对科学家来说，区分云杉、松树和冷杉树所产生的微小的粉末状花粉颗粒也是如此具有挑战性。
但德克萨斯大学阿灵顿分校、内华达大学和维吉尼亚理工大学的研究人员开发的新人工智能系统使得这一任务变得容易了很多，可能会给过敏患者带来巨大的缓解。
阿灵顿大学生物学研究助理教授Behnaz Balmaki表示：“通过对哪些树种最具过敏性以及它们何时释放花粉的更详细数据，城市规划者能够做出更明智的决策，选择种植什么以及在哪里种植。尤其是在学校、医院、公园和社区等高流量地区，这一点尤为重要。卫生服务也可以利用这些信息更好地安排过敏警报、公共健康信息和在高花粉季节的治疗建议。”
花粉分析是一种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。由于植物分布与温度、降雨量和湿度等环境因素紧密相关，识别不同沉积层中存在的花粉类型可以揭示生态系统如何随时间对自然气候波动作出反应，以及未来可能的反应。
Balmaki博士表示：“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著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。它还有助于改善过敏源追踪，准确识别释放花粉的物种及其时间。”
Balmaki补充道，这项研究也可以惠及农业。
她说：“花粉是生态系统健康的强指示剂。花粉成分的变化可以预示植被、水分水平甚至过去火灾活动的变化。农民可以利用这些信息跟踪影响农作物生存、土壤条件或区域气候模式的长期环境趋势。这对野生动物和授粉者的保护也很有用。许多动物，包括蜜蜂和蝴蝶等昆虫，依赖特定植物作为食物和栖息地。通过识别某个区域中存在或衰退的植物物种，我们可以更好地理解这些变化对整个食物网的影响，并采取措施保护植物与授粉者之间的关键关系。”
在这项研究中，研究小组检查了内华达大学国家历史博物馆保存的云杉、松树和冷杉的历史样本。他们利用九种不同的AI模型测试了这些样本，展示了该技术在快速准确识别花粉方面的强大潜力。
Balmaki表示：“这表明深度学习可以在速度和准确性上成功支持并甚至超过传统的识别方法。但这也确认了人类专业知识仍然是多么重要。你需要准备得很好的样本和对生态背景的深刻理解。这不仅仅是关于机器——这是技术与科学之间的合作。”
在未来的项目中，Balmaki和她的合作伙伴计划将他们的研究扩展到更广泛的植物物种。他们的目标是开发一个全面的花粉识别系统，可以应用于美国不同地区，以更好地理解植物群落可能如何响应极端天气事件。
