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台灣蛾類顏色多樣性的人工智慧分析

人類的生存和地球生態息息相關,若是希望人類與地球的生物圈能夠共榮共存,必定要了解生物與環境之間的關係,這也是每個生物學家努力的目標。
 
 


台灣蛾類顏色多樣性的人工智慧分析
▲台灣蛾類顏色多樣性的人工智慧分析

 

人類的生存和地球生態息息相關,若是希望人類與地球的生物圈能夠共榮共存,必定要了解生物與環境之間的關係,這也是每個生物學家努力的目標。傳統的生物研究可能有其限制,中央研究院生物多樣性研究中心副研究員沈聖峰則引入人工智慧技術,嘗試從新的觀點來看問題。

 

生物研究的困難點

 

生物研究一直有其侷限,因為很難在生物身上做實驗。比如,生物學家一直想知道斑馬的條紋是受了什麼環境影響,專家提出各式各樣的假說,像是運用碎形原理以避免被天敵發現,或是黑白相間有利於散熱等等。但是很困難直接在斑馬身上做測試來證實這些假說。

 

沈聖峰團隊則想要研究蛾的色彩多樣性與環境有什麼關係,他們也很難在蛾的身上做實驗,於是想到可利用圖片和相關資料判斷。

 

這個研究也有幾個困難點:首先是物種太豐富,廣佈全球,再來是物種的分類、辨識也不容易,很少有專家能夠處理,所以也缺乏相關的資料庫,最後是缺少分析技術。因此,沈聖峰說:「目前尚未有大尺度的分析。」

 

用人工智慧協助分析

 

沈聖峰團隊首先把問題範圍縮小到研究「蛾體色深淺與環境溫度的關係」。幸運的是,團隊中已經有人建立了一個詳盡的資料庫–台灣產蝶蛾圖鑑網站,裡面都是去背的高解析圖片。他們取了網站上1200張照片,先用傳統方法分析研究。

 

結果比想像中複雜,在台灣山區,在高海拔冷的地方,溫度越高,顏色越淡,因為吸熱比較重要,此部份結果與高緯度歐美的研究大致相符。然而,有趣的是,在低海拔、熱的地方,溫度越高,顏色越深,因為散熱比較重要,這部份則是過去沒有研究提到的。

 

團隊想要擴大研究範圍,便決定與人工智慧專家中研院資訊所陳昇瑋研究員合作,運用機器學習技術來協助分析。由於資料量越多越好,他們用了特有生物研究中心三萬多張影像。影像的品質參差不齊,有去背的、有加上比例尺的等各種背景,解析度有高有低,拍攝光線、角度等都有所不同。經過各種嘗試之後,團隊發現品質不好沒關係,可以用資料量來解決測量上的誤差。

 

結果令生物學家非常驚訝,只要輸入一張照片,人工智慧系統就能預測其海拔高度,也就是說,人工智慧真的找出了蛾體色與海拔高度的相關性。

 

沈聖峰團隊發現,人工智慧系統看低海拔的蛾會看蛾的輪廓,可能是在判斷蛾的大小,他們打算進一步設計實驗,讓人工智慧看不出大小後是否還能預測海拔。依此類推,就能夠逐步釐清人工智慧是從影像中哪一個部份知道海拔,比如大小、頭、翅膀等。這些結果對生物學家來說,實在很新鮮。

 

新的分析方法,新的思考模式

 

沈聖峰分享了跨領域合作的經驗:「一開始都是雞同鴨講,問問題的方式不一樣。」生物學家想要的分析是「告訴我原因是什麼」,而不是把照片餵進去,讓機器告訴我結果。

 

對生物學家而言,人工智慧分析技術顯然是一種全新的思考模式。傳統的分析方法,總是需要先有一定的想法(假說),再去查證。而人工智慧分析則是先輸入影像,但沒有特別告訴它假設就讓它去預測,接著再分析系統是如何判斷的,最後才產生假說。

 

人工智慧技術打破了生物學家既有的思考模式,也激發出新的火花。

 

(本文由科技部補助「科學短講(Tech Talk)計畫」執行團隊整理)
 
 
延伸閱讀:
台灣產蝶蛾圖鑑
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人工智慧(94)生物研究(1)
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