设想一下，假如您的使命是对成千上万的渺小化石开展分类和分手，此中绝多数化石的宽度不到一毫米。这将是一项相称有趣、耗时的使命......这便是为何科学家们近来缔造了一个机器人来干这项事情。由北卡罗来纳州立大学和科罗拉多大学博尔德分校的一个团队开辟，该设备被称为Forabot。它被设计用来考察统称为有孔虫的渺小海洋生物的外壳化石--或简称为有孔虫。
有孔虫不完满是植物或植物，正在地球的海洋中曾经存正在了凌驾1亿年。经过肯定哪类范例的有孔虫存正在于昔时的哪些地域，科学家们能够更好地理解史前期间这一些处所的海洋温度、水化学和别的环境因素是什么样的。
今朝，古生物学系的门生经常被分派往手工整理成堆的foram壳化石，按单个物种将它们分隔。Forabot旨在将这一些门生解放出来，进修更进步前辈的技艺，而不管是干机械能干的事。
然则Forabot看起来并不像一个机器人古生物学门生。
即便当Forabot接办时，人类仍旧须要洗濯和挑选数百个foram壳，进而获得一个看起来像一堆沙子的样品。该样本被安排正在机器人的一个被称为断绝塔的锥形部份。然后，一根针由塔的底部升起，穿过样品，针尖上带着一个叉子壳。
随后，一个抽吸东西将针头顶上的壳抽走，并将其转移到机器人的另一个部门，称为成像塔。在那里，一个高分辨率的相机主动捕捉到化石的多张照片。
一台毗连的测算机上的基于人工智能的算法对这一些图象举行评价，并肯定该贝壳属于哪一种范例的牙床。按照这一些信息，化石被由成像塔移到一个分拣站的特定物种容器中。
今朝，Forabot的贝壳辨认准确度为79%，听说比大多数人的准确度要高。它能够辨认六种范例的foram，每小时辨认27块化石--这大概很慢，但与人差别的是，机器人能够正在很长时间内完成这项事情而没有感应疲困。跟着它的进一步成长，它也应当变得更有才能。
北卡罗来纳州的埃德加-洛巴顿副教授说："这是一个观点考证的原型，所以我们将扩大它可以识其余foram物种的数目。并且我们悲观地以为，我们还将可以进步它每小时可以处置的forams的数目。"
Forabot蓝图和人工智能软件包孕正在关于该研讨的论文中，该论文近来颁发正在开放猎取的《地球化学、地球物理学、地球体系》杂志上。