KI hilft, einen Partner für die "einsamste Pflanze der Welt" zu finden

KI hilft bei der Suche nach einem Partner für die ‚einsamste Pflanze der Welt‘ wird von BTW Media profiliert, da veröffentlichte Belege es mit Internetinfrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Künstliche Intelligenz(KI) wird eingesetzt, um einen weiblichen Partner für eine vom Aussterben bedrohte männliche Pflanze zu finden, die als die einsamste Pflanze der Welt beschrieben wird.
• Obwohl nur eine einzige männliche Pflanze gefunden wurde, wurde keine gründliche Untersuchung durchgeführt, um festzustellen, ob zuvor eine weibliche Pflanze existiert haben könnte.
• Die Art wird immer noch in den Royal Botanic Gardens in Kew kultiviert und vermehrt.

KI wird bei der Suche nach einem weiblichen Partner für eine vom Aussterben bedrohte männliche Pflanze eingesetzt, die als die einsamste der Welt bekannt ist, da in den Wäldern Südafrikas keine gründliche Untersuchung durchgeführt wurde.

KI auf der Suche nach einem weiblichen Gegenstück

Geleitet von der University of Southampton, erforscht ein Forschungsprojekt Tausende Hektar Wald in Südafrika, wo die einzige bekannte Encephalartos woodii (E. woodii) gefunden wurde, eine uralte Art, die vor den Dinosauriern existierte und als einer der am stärksten bedrohten Organismen der Erde gilt. Derzeit sind alle existierenden Mitglieder der Art männliche Klone des einzigen bekannten E. woodii und können sich nicht auf natürliche Weise fortpflanzen.

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Herausforderungen und Hoffnungen

1895 im Ngoye-Wald entdeckt, hat der E. woodii, der immer noch in den Royal Botanic Gardens in Kew, London, kultiviert und vermehrt wird, bisher keinen weiblichen Partner gefunden, und alle später vermehrten Exemplare sind männliche Klone. Es wurde jedoch keine umfassende Untersuchung durchgeführt, um festzustellen, ob eine weibliche Pflanze existieren könnte. „Mit KI verwenden wir einen Bilderkennungsalgorithmus, um Pflanzen anhand ihrer Form zu erkennen“, sagte Dr. Ciniti, Forscher an der University of Southampton.

„Wir haben Bilder von Pflanzen generiert und sie in verschiedenen ökologischen Kontexten platziert, um das Modell zu trainieren, sie zu erkennen.“