几个世纪以来，科学家们网络并生存了大批关于植物的信息，据统计科学家每一年发明约莫2000种植物，并要与散布在环球天然汗青博物馆和研讨机构的400,000种已知物种举行对照，末了才能对其举行界说。

在曩昔的几十年里，这些数据大部分举行了数字化，跟着AI手艺的成熟，哥斯达黎加理工学院史密森学会的研讨人员们最先试图经由过程计算机视觉和GPU的连系，运用卷积神经网络来数字化天然汗青珍藏，对博物馆标本栏中纪录的生物举行基于图象的辨认，从而加快和深化科学对植物生物多样性的明白。

为了支持这个项目，哥斯达黎加团队运用两块NVIDIA GeForce GPU，和开源深度进修框架Caffe和cuDNN，并用26万张图象举行卷积神经网络培训。

应用AI手艺，研讨团队可以或许在短时间内做更多的科学研讨，研讨团队愿望经由过程全新的手艺为激发生物信息学范畴的新反动。同时团队还将在植物研讨的基础上，延长至虫豸、鸟类、鱼类等学科中去。

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