Akademik Veri Yönetim Sistemi
Uluslararası Katılımlı 25. Paleontoloji-Stratigrafi Çalıştayı, Elazığ, Türkiye, 2 - 04 Eylül 2024, ss.40-41, (Özet Bildiri)
Yaşamımızın her alanına girmiş olan yapay zeka önemli yenilikler ve uygulamalar sunmaktadır. Yapay zekanın jeolojide kullanımı veri analizinden görüntü işlemeye, tahmin modellerinden otomatik sınıflandırma sistemlerine kadar geniş bir yayılım göstermektedir. Son yıllarda mikrofosil tanımlama çalışmalarında da yapay zeka yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Mikrofosil tanımlanmasında cinslerin ve türlerin sınıflandırılması derin öğrenme algoritmaları ile yüksek doğrulukla yapılabilmektedir. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) kullanılarak mikrofosil görüntülerinin otomatik tanımlanması mümkündür. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), görüntü işleme ve sınıflandırma alanında oldukça etkili olan bir derin öğrenme algoritmasıdır. CNN, bir dizi katmandan oluşur ve bu katmanlar, giriş görüntüsünden özellikler çıkarır ve bunları sınıflandırır. Bu çalışmada, bu yöntem Globotruncana ve Globotruncanita cinslerine ait toplam altı türün sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Çalışmada, düşük maliyetli bir ışık mikroskobu kullanılarak toplanan görüntüler üzerinde CNN uygulanmış ve yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir. Paleontoloji alanında yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşması, fosillerin daha kısa zamanda tanımlamalarına ve araştırmacılarca yaygın olarak kullanımına olanak sağlamaktadır.