TechWeb報道2月23日消息，幾個世紀以來，科學家們收集並保存了大量關於植物的信息，據統計科學家每年發現大約2000種植物，並要與分佈在全球自然歷史博物館和研究機構的400,000種已知物種進行比較，最後才能對其進行定義。

在過去的幾十年裏，這些數據大部分進行了數字化，隨着AI技術的成熟，哥斯達黎加理工學院史密森學會的研究人員們開始試圖通過計算機視覺和GPU的結合，使用卷積神經網絡來數字化自然歷史收藏，對博物館標本欄中記錄的生物進行基於圖像的識別，從而加速和深化科學對植物生物多樣性的理解。

爲了支撐這個項目，哥斯達黎加團隊使用兩塊NVIDIA GeForce GPU，以及開源深度學習框架Caffe和cuDNN，並用26萬張圖像進行卷積神經網絡培訓。

利用AI技術，研究團隊能夠在短時間內做更多的科學研究，研究團隊希望通過全新的技術爲引發生物信息學領域的新革命。同時團隊還將在植物研究的基礎上，延伸至昆蟲、鳥類、魚類等學科中去。