Automated species identification
தானியங்கி உயிரின அடையாளம் என்பது டிஜிட்டல் தொழில்நுட்பம் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் சுற்றுச்சூழல் வல்லுநர்கள், பாராடாக்சோனாமிஸ்டுகள் மற்றும் பிறருக்கு வகைபிரித்தல் நிபுணர்களின் நிபுணத்துவத்தை கிடைக்கச் செய்யும் ஒரு முறையாகும். இன்று, பெரும்பாலான தானியங்கி அடையாள அமைப்புகள் அடையாளம் காண இனங்களை சித்தரிக்கும் படங்களை நம்பியுள்ளன. ஒரு இனத்தின் துல்லியமாக அடையாளம் காணப்பட்ட படங்களின் அடிப்படையில், ஒரு வகைப்பாட்டாளருக்கு பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது. போதுமான அளவு பயிற்சி தரவுகளுக்கு வெளிப்பட்டவுடன், இந்த வகைப்பாட்டாளர் முன்பு காணப்படாத படங்களில் பயிற்சி பெற்ற இனங்களை அடையாளம் காணலாம். பூச்சிகள் (தனிநபர்கள்) மற்றும்/அல்லது குழுக்கள் (எ. கா., இனங்கள், சங்கங்கள், கதாபாத்திரங்கள்) போன்ற உயிரியல் பொருட்களின் தானியங்கி அடையாளம் பல நூற்றாண்டுகளாக அமைப்பாளர்களிடையே ஒரு கனவாக இருந்து வருகிறது. முதல் பன்முக பயோமெட்ரிக் முறைகளில் சிலவற்றின் குறிக்கோள் குழு பாகுபாடு மற்றும் குழுக்களுக்கு இடையிலான தன்மை ஆகியவற்றின் வற்றாத சிக்கலை நிவர்த்தி செய்வதாகும். 1950 கள் மற்றும் 60 களில் மிகவும் ஆரம்பப் பணிகள் இருந்தபோதிலும், முழு தானியங்கி பொருள் உயிரியல் அடையாளத்திற்கான நடைமுறை அமைப்புகளை வடிவமைத்து செயல்படுத்துவதில் முன்னேற்றம் ஏமாற்றமளிக்கும் வகையில் மெதுவாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. சமீபத்தில் 2004 ஆம் ஆண்டில் டான் ஜான்சன் ஒரு புதிய பார்வையாளர்களுக்கான கனவைப் புதுப்பித்தார்ஃ விண்கலம் தரையிறங்குகிறது. அவர் வெளியேறுகிறார். அதைச் சுற்றிலும் சுட்டிக் காட்டுகிறார். அது 'நட்பு-நட்பற்ற-உண்ணக்கூடிய-நச்சு-பாதுகாப்பான-ஆபத்தான-வாழும்-உயிரற்ற' என்று கூறுகிறது. அடுத்த ஸ்வீப்பில் அது குவெர்கஸ் ஒலியோயிட்ஸ்-ஹோமோ சேபியன்ஸ்-ஸ்பாண்டியாஸ் மோம்பின்-சோலனம் நிக்ரம்-கிரோடலஸ் டூரிசஸ்-மோர்போ பெலைட்ஸ் "-பாம்பு 'என்று கூறுகிறது. அரை நூற்றாண்டுக்கு முன்பு ஒன்பதாம் வகுப்பில் அறிவியல் புனைகதைகளைப் படித்ததிலிருந்து இது என் மனதில் உள்ளது. இந்த உன்னதமான சிக்கலுக்கு ஜான்சனின் விருப்பமான தீர்வு, அவற்றின் டி. என். ஏவிலிருந்து இனங்களை அடையாளம் காண இயந்திரங்களை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. இருப்பினும், கணினி கட்டமைப்புகளில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள், அதே போல் மென்பொருள் வடிவமைப்பில் புதுமைகள், ஜான்சனின் பார்வையை உணரத் தேவையான கருவிகளை முறைமைகள் மற்றும் கணினி அறிவியல் சமூகத்தின் கைகளில் பல ஆண்டுகளில் அல்ல, ஆனால் இப்போது; டி. என். ஏ பார்கோடுகளை உருவாக்குவதற்கு மட்டுமல்லாமல், டிஜிட்டல் படங்களின் அடிப்படையில் அடையாளம் காண்பதற்கும். 2004 ஆம் ஆண்டில் வெளியிடப்பட்ட ஒரு கணக்கெடுப்பு, தானியங்கி இனங்கள் அடையாளம் காணல் இந்த நேரத்தில் ஏன் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படவில்லை என்பதையும், இது எதிர்காலத்திற்கான ஒரு யதார்த்தமான விருப்பமாக இருக்குமா என்பதையும் ஆய்வு செய்கிறது. "ஒரு சிறிய ஆனால் வளர்ந்து வரும் எண்ணிக்கையிலான ஆய்வுகள் உருவவியல் பண்புகளின் அடிப்படையில் தானியங்கி இனங்கள் அடையாள அமைப்புகளை உருவாக்க முயன்றன" என்று ஆசிரியர்கள் கண்டறிந்தனர். உயிரணுக்கள், மகரந்தம், இறக்கைகள் மற்றும் பிறப்புறுப்பு போன்ற உயிரினங்களின் கட்டமைப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் 20 ஆய்வுகளின் கண்ணோட்டம், 1 முதல் 72 இனங்களுடன் பயிற்சி செட்களில் 40 சதவீதம் முதல் 100% வரை அடையாளம் காணும் வெற்றி விகிதங்களைக் காட்டுகிறது. இருப்பினும், இந்த அமைப்புகளில் நான்கு அடிப்படை சிக்கல்களையும் அவர்கள் அடையாளம் கண்டனர்ஃ (1) பயிற்சி தொகுப்புகள்-மிகவும் சிறியவை (ஒரு இனத்திற்கு 5-10 மாதிரிகள்) மற்றும் குறிப்பாக அரிய இனங்களுக்கு அவற்றின் விரிவாக்கம் கடினமாக இருக்கலாம், (2) அடையாளம் காண்பதில் பிழைகள்-அவற்றைக் கையாளவும் முறைமைகளைக் கண்டறியவும் போதுமான அளவு ஆய்வு செய்யப்படவில்லை, (3) அளவிடுதல்-ஆய்வுகள் சிறிய எண்ணிக்கையிலான இனங்களை மட்டுமே (<200 இனங்கள்) கருதுகின்றன, மேலும் (4) புதிய இனங்கள்-அமைப்புகள் அவை பயிற்சி பெற்ற இனங்களுக்கு மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளன, மேலும் எந்தவொரு புதிய அவதானிப்பையும் அறியப்பட்ட இனங்களில் ஒன்றாக வகைப்படுத்தும். 2017 ஆம் ஆண்டில் வெளியிடப்பட்ட ஒரு கணக்கெடுப்பு கடந்த தசாப்தத்திற்குள் தானியங்கி தாவர இனங்கள் அடையாளத்திற்கான முன்னேற்றம் மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளை முறையாக ஒப்பிட்டு விவாதிக்கிறது (2005-2015). இந்த நேரத்தில் 120 முதன்மை ஆய்வுகள் உயர்தர இடங்களில் வெளியிடப்பட்டுள்ளன, முக்கியமாக கணினி அறிவியல் பின்னணி கொண்ட எழுத்தாளர்களால். இந்த ஆய்வுகள் கணினி பார்வை அணுகுமுறைகளின் செல்வத்தை முன்மொழிகின்றன, அதாவது, பிக்சல் அடிப்படையிலான படத் தரவின் உயர் பரிமாணத்தைக் குறைக்கும் அம்சங்கள், அதே நேரத்தில் சிறப்பியல்பு தகவல் மற்றும் வகைப்பாடு முறைகளைப் பாதுகாக்கின்றன. இந்த ஆய்வுகளில் பெரும்பாலானவை அடையாளத்திற்காக இலைகளை பகுப்பாய்வு செய்கின்றன, அதே நேரத்தில் 13 ஆய்வுகள் மட்டுமே மலர் அடிப்படையிலான அடையாளத்திற்கான முறைகளை முன்மொழிகின்றன. இதன் காரணங்கள் என்னவென்றால், இலைகளை எளிதாக சேகரித்து படம்பிடிக்க முடியும், மேலும் அவை ஆண்டின் பெரும்பாலான நேரங்களில் கிடைக்கின்றன. முன்மொழியப்பட்ட அம்சங்கள் பொதுவான பொருள் பண்பு, அதாவது வடிவம், அமைப்பு மற்றும் நிறம் மற்றும் இலை-குறிப்பிட்ட பண்புகள், அதாவது வெனேஷன் மற்றும் விளிம்பைப் பிடிக்கிறது. பெரும்பாலான ஆய்வுகள் இன்னும் 250 க்கும் மேற்பட்ட இனங்களைக் கொண்ட மதிப்பீட்டிற்கான தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தின. இருப்பினும், இது தொடர்பாக முன்னேற்றம் உள்ளது, ஒரு ஆய்வு> 2k மற்றும் மற்றொரு> 20k இனங்களுடன் ஒரு தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. 2022 ஆம் ஆண்டில் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு அமைப்பு, தானியங்கி அடையாளம் மின்னணு பொறிகளைப் பயன்படுத்தி தானியங்கி பூச்சி கண்காணிப்பு அமைப்பில் பயன்படுத்த போதுமான அளவு துல்லியத்தை அடைகிறது என்பதைக் காட்டுகிறது. சில நூறு படங்களில் வகைப்படுத்திகளைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம் இது பழ-ஈக்களை சரியாக அடையாளம் கண்டது, மேலும் இனங்கள் படையெடுப்பு அல்லது பூச்சி வெடிப்பைக் கண்டறிவதை நோக்கமாகக் கொண்ட தொடர்ச்சியான கண்காணிப்புக்கு பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த அமைப்பின் வெற்றிக்கு பல அம்சங்கள் பங்களிக்கின்றன. முதன்மையாக, மின்-பொறிகளைப் பயன்படுத்துவது ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட அமைப்பை வழங்குகிறது, அதாவது அவை வெவ்வேறு நாடுகள் மற்றும் பிராந்தியங்களில் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், அளவு பார்வை கோணம் மற்றும் வெளிச்சத்தின் அடிப்படையில் காட்சி மாறுபாடு கட்டுப்படுத்தப்படுகிறது. தானியங்கி பூச்சி அடையாளத்திற்கான இலவச பார்வை அமைப்புகளை விட பொறி அடிப்படையிலான அமைப்புகளை உருவாக்குவது எளிதாக இருக்கலாம் என்று இது அறிவுறுத்துகிறது. பல்லுயிர்ப் பெருக்கத்தை அடையாளம் காணக்கூடிய நிபுணர்களின் பற்றாக்குறை உள்ளது, அதன் பாதுகாப்பு உலகளாவிய கவலையாக மாறியுள்ளது. 1993 ஆம் ஆண்டில் பாலியான்டாலஜியில் இந்த சிக்கலைப் பற்றி கருத்து தெரிவிக்கையில், ரோஜர் கெய்ஸ்லர் பின்வருமாறு அங்கீகரித்தார்ஃ ". ஒரு பெரிய உயிரினக் குழுவைப் பற்றிய ஒத்திசைவான அறிவைக் கொண்ட முறையான பாலியான்டாலஜிஸ்டுகள் நம்மிடம் இல்லை. அடுத்த நூற்றாண்டின் பாலியான்டாலஜிஸ்டுகள் வகைபிரித்தல் சிக்கல்களை நீண்ட நேரம் கையாளும் ஆடம்பரத்தைக் கொண்டிருக்க வாய்ப்பில்லை. பாலியான்டாலஜி அதன் வெற்றிக்கு இவ்வளவு பங்களித்த சிஸ்டமேட்டிஸ்டுகளின் உதவியின்றி அதன் உற்சாகத்தின் அளவைத் தக்க வைத்துக் கொள்ள வேண்டும். இந்த நிபுணத்துவக் குறைபாடு துல்லியமான அடையாளங்களை (எ. கா. விவசாயம், உயிரியக்கவியல்) நம்பியிருக்கும் வணிகத் தொழில்களில் ஆழமாக வெட்டுகிறது, இது பரந்த அளவிலான தூய மற்றும் பயன்பாட்டு ஆராய்ச்சி திட்டங்களில் (எ. கா., பாதுகாப்பு, உயிரியல் கடலியல், காலநிலை, சூழலியல்) செய்கிறது. அனைத்து உயிரினக் குழுக்களின் தொழில்நுட்ப, வகைபிரித்தல் இலக்கியங்கள் சீரற்ற மற்றும் தவறான அடையாளங்களின் எடுத்துக்காட்டுகளால் நிரம்பியுள்ளன என்பதும் பொதுவாக, முறைசாரா முறையில் ஒப்புக் கொள்ளப்படுகிறது. வகைபிரித்தல் வல்லுநர்கள் போதுமான அளவு பயிற்சி பெறாதவர்கள் மற்றும் அடையாளங்களை உருவாக்குவதில் திறமையானவர்கள் (எ. கா., ஒத்த குழுக்களுக்கு இடையிலான எல்லைகளை அங்கீகரிப்பதில் வெவ்வேறு கட்டைவிரல் விதிகளைப் பயன்படுத்துதல்), போதுமான விரிவான அசல் குழு விளக்கங்கள் மற்றும்/அல்லது விளக்கப்படங்கள், தற்போதைய மோனோகிராஃப்கள் மற்றும் நன்கு தொகுக்கப்பட்ட தொகுப்புகளுக்கான போதிய அணுகல் மற்றும், நிச்சயமாக, குழு கருத்துக்கள் குறித்து வெவ்வேறு கருத்துக்களைக் கொண்ட வகைபிரித்தல் வல்லுநர்கள் உள்ளிட்ட பல்வேறு காரணிகளால் இது ஏற்படுகிறது. சக மதிப்பாய்வு இந்த பகுதியில் கமிஷன் அல்லது தவிர்ப்பின் மிகவும் வெளிப்படையான பிழைகளை மட்டுமே களையெடுக்கிறது, பின்னர் ஒரு எழுத்தாளர் கேள்விக்குரிய மாதிரிகளின் போதுமான பிரதிநிதித்துவங்களை (எ. கா., விளக்கப்படங்கள், பதிவுகள் மற்றும் மரபணு வரிசைகள்) வழங்கும்போது மட்டுமே. தானியங்கி அடையாள அமைப்புகளின் மேலும் மேம்பாடு மற்றும் பயன்பாட்டிலிருந்து சிஸ்டமேட்டிக்ஸ் கூட நிறைய பெற வேண்டும். பணியாளர்களையும் வளங்களையும் ஈர்ப்பதற்காக, முறைமைகள் தன்னை ஒரு "பெரிய, ஒருங்கிணைந்த, சர்வதேச அறிவியல் நிறுவனமாக" மாற்றிக்கொள்ள வேண்டும். பலர் இணையத்தைப் பயன்படுத்துவதை அடையாளம் கண்டுள்ளனர்-குறிப்பாக உலகளாவிய வலை வழியாக-இந்த மாற்றத்தை ஏற்படுத்தக்கூடிய ஊடகமாக. உருவவியல் தரவு, ஆடியோ கிளிப்கள், வீடியோ கோப்புகள் மற்றும் பலவற்றை அணுகுவதற்கான மெய்நிகர், ஜென்பேங்க் போன்ற அமைப்பை நிறுவுவது சரியான திசையில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க படியாக இருக்கும் அதே வேளையில், அவதானிப்பு தகவல் மற்றும்/அல்லது உரை அடிப்படையிலான விளக்கங்களுக்கான மேம்பட்ட அணுகல் மட்டுமே வகைபிரித்தல் தடை அல்லது குறைந்த அடையாளம் இனப்பெருக்கம் சிக்கல்களை வெற்றிகரமாக தீர்க்காது. அதற்கு பதிலாக, தரமான அளவுகோல்களின் அடிப்படையில் முக்கியமான முடிவுகளை எடுப்பது தொடர்பான தவிர்க்க முடியாத அகநிலைத்தன்மை குறைக்கப்பட வேண்டும் அல்லது குறைந்தபட்சம், மிகவும் முறையான பகுப்பாய்வு சூழலில் உட்பொதிக்கப்பட வேண்டும். ஒழுங்காக வடிவமைக்கப்பட்ட, நெகிழ்வான மற்றும் வலுவான, தானியங்கி அடையாள அமைப்புகள், விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி கட்டமைப்புகளைச் சுற்றி ஒழுங்கமைக்கப்பட்டுள்ளன மற்றும் பயிற்சி தொகுப்பு தரவுகளின் அதிகாரப்பூர்வமாக அடையாளம் காணப்பட்ட தொகுப்புகளை (எ. கா., படங்கள் மற்றும் மரபணு வரிசைகள்) குறிப்பிடுகின்றன, கொள்கையளவில், அனைத்து அமைப்பாளர்களுக்கும் மின்னணு தரவு காப்பகங்களுக்கான அணுகல் மற்றும் பொதுவான வகைப்பாட்டின் வழக்கமான அடையாளங்களைக் கையாள தேவையான பகுப்பாய்வு கருவிகளை வழங்க முடியும். சரியாக வடிவமைக்கப்பட்ட அமைப்புகள் அவற்றின் வழிமுறைகள் நம்பகமான அடையாளத்தை உருவாக்க முடியாதபோது அடையாளம் காண முடியும் மற்றும் அந்த படத்தை ஒரு நிபுணரிடம் குறிப்பிடலாம் (அதன் முகவரியை மற்றொரு தரவுத்தளத்திலிருந்து அணுகலாம்). இத்தகைய அமைப்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவின் கூறுகளையும் உள்ளடக்கியிருக்கலாம், எனவே அவை எவ்வளவு அதிகமாக பயன்படுத்தப்படுகிறதோ அவ்வளவு அதிகமாக அவற்றின் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம். ஒரு இனத்தின் உருவவியல் (அல்லது மூலக்கூறு) மாதிரிகள் உருவாக்கப்பட்டு துல்லியமானவை என்று நிரூபிக்கப்பட்டவுடன், இந்த மாதிரிகள் வேறுபாடு மற்றும் மாறுபாடு வரம்புகளின் கவனிக்கப்பட்ட வடிவங்களின் எந்த அம்சங்கள் அடையாளத்தை அடைய பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதை தீர்மானிக்க கேட்கப்படலாம், இதனால் புதிய மற்றும் (சாத்தியமான) மிகவும் நம்பகமான வகைபிரித்தல் எழுத்துக்களின் கண்டுபிடிப்புக்கு வழி திறக்கிறது. ஐன்யாசுரலிஸ்ட் என்பது உலகளாவிய குடிமகன் அறிவியல் திட்டம் மற்றும் இயற்கை ஆர்வலர்களின் சமூக வலைப்பின்னல் ஆகும், இது உலாவி அல்லது மொபைல் பயன்பாடுகள் மூலம் தாவரங்கள், விலங்குகள் மற்றும் பிற உயிரினங்களை மனித மற்றும் தானியங்கி அடையாளம் காணும். Pl@ntNet என்பது உலகளாவிய குடிமக்கள் அறிவியல் திட்டமாகும், இது இயந்திர கற்றல் லீஃப் ஸ்னாப் அடிப்படையில் புகைப்படங்கள் மூலம் தாவரங்களை அடையாளம் காண ஒரு பயன்பாடு மற்றும் வலைத்தளத்தை வழங்குகிறது, இது ஸ்மித்சோனியன் நிறுவனத்தால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு ஐஓஎஸ் பயன்பாடாகும், இது வட அமெரிக்க மர இனங்களை அடையாளம் காண காட்சி அங்கீகார மென்பொருளைப் பயன்படுத்துகிறது. கூகிள் புகைப்படங்கள் புகைப்படங்களில் உள்ள பல்வேறு இனங்களை தானாகவே அடையாளம் காண முடியும். Plant.id என்பது ஃப்ளவர்செக்கர் நிறுவனத்தால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு வலை பயன்பாடு மற்றும் ஏபிஐ ஆகும், இது ஃப்ளவர்செக்கர் மொபைல் பயன்பாட்டிலிருந்து புகைப்படங்களில் பயிற்சி பெற்ற நரம்பியல் வலையமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. மேற்கோள் காட்டப்பட்ட வெளிப்புற இணைப்புகள் இனங்கள் அடையாளம் காணும் அமைப்புகளின் முகப்பு பக்கங்களுக்கான சில இணைப்புகள் இங்கே உள்ளன. ஸ்பிடா மற்றும் டேஸி அமைப்பு அடிப்படையில் பொதுவானவை மற்றும் வழங்கப்பட்ட எந்தவொரு படப் பொருளையும் வகைப்படுத்தும் திறன் கொண்டவை. ஏபிஐஎஸ் மற்றும் டிராவிங் 'அமைப்பு சவ்வு இறக்கைகளைக் கொண்ட பூச்சிகளுக்கு மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளது, ஏனெனில் அவை இறக்கை வெனேஷனின் அடிப்படையில் ஒரு குறிப்பிட்ட எழுத்துக்களைப் பொருத்துவதன் மூலம் செயல்படுகின்றன. ஸ்பிடா அமைப்பு ஏபிஐஎஸ் தின வரைதல் லீஃப் ஸ்னாப் Pl@ntNet இனங்கள் தானியங்கி அடையாளம் மற்றும் தரவு பிடிப்பு ஒப்பீட்டு உடற்கூறியல் கணினி பார்வையின் உயிர் தகவலியல் பயன்பாடுகள்