深度学习算法可以帮助贝类产业避免有害藻华造成的损害

倪友震
导读 支持人脸识别和自动驾驶的相同技术可能很快会帮助缅因州的贝类产业保护人们免受有害藻华的侵害。最近的一篇论文报道说,支持面部识别和自动

支持人脸识别和自动驾驶的相同技术可能很快会帮助缅因州的贝类产业保护人们免受有害藻华的侵害。最近的一篇论文报道说,支持面部识别和自动驾驶相同技术的研究人员可能很快会帮助缅因州的贝类产业保护人们免受有害藻华的侵害。最近的一篇论文报道了研究人员如何使用这些深度学习算法来预测贝类中毒,就像气象学家预测天气一样。

资深研究科学家、这篇论文的资深作者尼克记录(Nick Record)说:“深度学习方法已经变得极其复杂,创造性地使用它们可以使我们应对各种挑战。”“这项工作结合了工业、资源管理者和毕格罗实验室研究人员的专业知识,我相信我们可以通过共同努力解决这个问题。”

毕格罗海洋科学实验室与缅因州海洋资源部(DMR)合作,使用高级研究科学家史蒂夫阿彻(Steve Archer)在2014年开创的先进化学方法,每年测试数千个贝类样本中的毒素。这些测量可以帮助DMR确定该地区是否可以安全捕捞贝类。多年来,这种方法还创建了一个数据集,可以显示该州何时何地出现毒素,从而为预测未来何时出现毒素提供了独特的机会。

研究小组利用这些数据集训练了一种算法,以识别某些藻类产生的有毒化合物的化学“指纹”。这些毒素可以在贝类中迅速浓缩到有害水平,贝类通过过滤大量的水来进食。

他们的模型使用了神经网络,这是一种基于大脑结构的复杂机器学习方法,可以处理大量数据来识别复杂的模式。随着越来越多的数据涌入,他们的算法在预测即将到来的毒性时变得非常准确。南缅因社区学院学生伊莎贝拉格拉索(Isabella Grasso)为本科生提供了2018年在毕格罗实验室的研究经历。她帮助领导了该研究项目,并在2019年东北贝类健康协会年会上向行业和管理领导人介绍了该成果。

该记录称:“有毒贝类事件可能会给缅因州和整个国家带来重大问题,但我们认为我们可以大大降低其影响。”“预测这些零星事件的能力可以使农民准备和调整收获时间,从而有助于保护行业和消费者。”

缅因州海洋资源部全年监测贝类,以确保当水中的毒素水平高时,不进行捕捞。虽然这可以确保所有出售的海鲜都可以安全食用,但渔业封锁可能会严重损害该州的海鲜产业。

最近,Archer和Record获得了一笔资助,与DMR和缅因州的贝类养殖者合作,测试和改进预测。与种植者的个人合作将使研究人员能够接收和整合关于预测是否准确的反馈,并提供有用的信息。

研究人员预测,随着缅因湾的持续变暖,藻类的大规模繁殖可能会变得更加普遍,这可能有利于有毒的藻类物种。该小组希望在几年内提供实时预报,以帮助监测整个缅因湾的努力和贝类收获。

缅因州海洋资源部公共卫生主任科尔坎维特(Cole Kanwit)说:“监测缅因州的整个海岸是一项巨大的责任,它对人类健康的影响不可低估。”“这一预测可以帮助我们优化采样工作,也可以帮助其他州预测和管理有害的藻华。”

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