在人工智能时代推进生物分类:深度学习应用,挑战和未来方向

科学领域:

• 生物分类学是生物分类学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 生物分类学已经通过不同的技术驱动的时代发展:形态学,分子分析,现在是人工智能 (AI).
• 每一项新技术都增强了,而不是取代了以前的方法,扩大了分类学研究的范围.
• 目前人工智能驱动的阶段,特别是深度学习,显示了变革的潜力.

研究的目的:

• 通过其技术驱动的时代,审查生物分类学的进展.
• 阐明深度学习和基础模型对分类学分类和特征阐明的影响.
• 讨论将人工智能整合到生物分类学中的挑战和机会.

主要方法:

• 对生物分类学技术进步的审查.
• 分析基于图像,基于生物声学和基于遗传序列的分类中的深度学习应用.
• 探索基础模型,将基因组数据与表型和生态联系起来.

主要成果:

• 深度学习对各种数据类型 (图像,声音,序列) 的生物分类产生了重大影响.
• 基金会模型开始将基因组变异与蛋白质结构,表型和生态利基联系起来.
• 人工智能通过综合,因果关系意识模型,为分类学提供了潜在的阶段性变化.

结论:

• 人工智能,特别是深度学习和基础模型,在生物分类学中呈现出一种范式转变.
• 主要挑战包括数据质量,算法稳定性,模型透明度和标准化.
• 分类学家的专业知识对于指导人工智能开发和导航分类学概念的演变至关重要.