Automated species identification
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಜೀವವರ್ಗೀಕರಣ ತಜ್ಞರ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಪರಿಸರಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು, ಪ್ಯಾರಾಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಸ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರರಿಗೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೂಲಕ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇಂದು, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುರುತಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಒಂದು ಜಾತಿಯ ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರನಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಂಡ ನಂತರ, ಈ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಈ ಹಿಂದೆ ಕಾಣದ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಕೀಟಗಳು (ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು) ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಗುಂಪುಗಳ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಭೇದಗಳು, ಸಂಘಗಳು, ಪಾತ್ರಗಳು)ಂತಹ ಜೈವಿಕ ವಸ್ತುಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಶತಮಾನಗಳಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥಾವಾದಿಗಳ ಕನಸಾಗಿತ್ತು. ಗುಂಪು ತಾರತಮ್ಯ ಮತ್ತು ಅಂತರ-ಗುಂಪು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ದೀರ್ಘಕಾಲಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಕೆಲವು ಮೊದಲ ಬಹುವಿಧದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳ ಗುರಿಯಾಗಿತ್ತು. 1950 ಮತ್ತು 60ರ ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕೆಲಸಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಸ್ತುವಿನ ಜೈವಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯು ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿ ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ 2004ರಲ್ಲಿ ಡಾನ್ ಜಾನ್ಜೆನ್ ಹೊಸ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಕನಸನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿದರುಃ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ನೌಕೆ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ. ಆತ ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕುತ್ತಾನೆ. ಅವನು ಅದನ್ನು ಸುತ್ತಲೂ ತೋರಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದು 'ಸ್ನೇಹಪರ-ಸ್ನೇಹಿ-ಖಾದ್ಯ-ವಿಷಕಾರಿ-ಸುರಕ್ಷಿತ-ಅಪಾಯಕಾರಿ-ಜೀವಂತ-ನಿರ್ಜೀವ' ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಮುಂದಿನ ಸ್ವೀಪ್ನಲ್ಲಿ ಕ್ವೆರ್ಕಸ್ ಒಲಿಯೋಯಿಡ್ಸ್-ಹೋಮೋ ಸೇಪಿಯನ್ಸ್-ಸ್ಪಾಂಡಿಯಾಸ್ ಮೊಂಬಿನ್-ಸೊಲಾನಮ್ ನಿಗ್ರಮ್-ಕ್ರೋಟಲಸ್ ಡ್ಯೂರಿಸ್ಸಸ್-ಮಾರ್ಫೋ ಪೆಲೈಡ್ಸ್ "-ಸರ್ಪೈನ್" ಎಂದು ಅದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಅರ್ಧ ಶತಮಾನದ ಹಿಂದೆ ಒಂಬತ್ತನೇ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯನ್ನು ಓದಿದಾಗಿನಿಂದ ಇದು ನನ್ನ ತಲೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಈ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಜಾನ್ಜೆನ್ ಅವರ ಆದ್ಯತೆಯ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಅವುಗಳ ಡಿಎನ್ಎಯಿಂದ ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿನ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು, ಜಾನ್ಜೆನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಮುದಾಯದ ಕೈಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಈಗ; ಮತ್ತು ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗುರುತಿಸಲು ಸಹ. 2004ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಒಂದು ಸಮೀಕ್ಷೆಯು, ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಏಕೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಇದು ಭವಿಷ್ಯದ ವಾಸ್ತವಿಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. "ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಆದರೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಪಾತ್ರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದವು" ಎಂದು ಲೇಖಕರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಜೀವಕೋಶಗಳು, ಪರಾಗ, ರೆಕ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಜನನಾಂಗಗಳಂತಹ ಪ್ರಭೇದಗಳ ರಚನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ 20 ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಅವಲೋಕನವು 1 ರಿಂದ 72 ಪ್ರಭೇದಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ 40 ಪ್ರತಿಶತ ಮತ್ತು 100% ನಡುವಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಯಶಸ್ಸಿನ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಾಲ್ಕು ಮೂಲಭೂತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಗುರುತಿಸಿದ್ದಾರೆಃ (1) ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ಗಳು-ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದವು (ಪ್ರತಿ ಪ್ರಭೇದಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಗಳು) ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಪರೂಪದ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು, (2) ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು-ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ, (3) ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್-ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಕೇವಲ ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು (<200 ಪ್ರಭೇದಗಳು) ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು (4) ಹೊಸ ಪ್ರಭೇದಗಳು-ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅವು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. 2017 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ (2005-2015) ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಸ್ಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಗತಿ ಮತ್ತು ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ 120 ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ಲೇಖಕರು. ಈ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಪತ್ತನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ, ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಆಧಾರಿತ ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶದ ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುಪಾಲು ಗುರುತಿಸಲು ಎಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕೇವಲ 13 ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಹೂವು ಆಧಾರಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತವೆ. ಎಲೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವರ್ಷದ ಬಹುಪಾಲು ಲಭ್ಯವಿರಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕಾರಣಗಳಿವೆ. ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಸ್ತುವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ, ಆಕಾರ, ರಚನೆ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ಎಲೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಅಂದರೆ, ವೆನೇಶನ್ ಮತ್ತು ಅಂಚು. ಬಹುಪಾಲು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಇನ್ನೂ 250 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯಿದೆ, ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನವು> 2k ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು> 20k ಪ್ರಭೇದಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. 2022ರಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ವಿದ್ಯುನ್ಮಾನ ಬಲೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೀಟ ಕಣ್ಗಾವಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಕೆಲವು ನೂರು ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಇದು ಹಣ್ಣು-ನೊಣಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಆಕ್ರಮಣ ಅಥವಾ ಕೀಟಗಳ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ, ಇ-ಟ್ರ್ಯಾಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಗಾತ್ರದ ವೀಕ್ಷಣೆ ಕೋನ ಮತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೀಟ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಮುಕ್ತ-ವೀಕ್ಷಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತ ಬಲೆ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಸುಲಭವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಜೀವವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯು ಜಾಗತಿಕ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿರುವುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲ ತಜ್ಞರ ಕೊರತೆ ಇದೆ. 1993 ರಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಲೆಯಂಟಾಲಜಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವಾಗ, ರೋಜರ್ ಕೇಸ್ಲರ್ ಗುರುತಿಸಿದರುಃ ". ನಾವು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪ್ಯಾಲೆಯಂಟಾಲಜಿಸ್ಟ್ಗಳಿಂದ ಹೊರಗುಳಿದಿದ್ದೇವೆ, ಅವರು ಜೀವಿಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಗುಂಪಿನ ಬಗ್ಗೆ ಸಿನೋಪ್ಟಿಕ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಮುಂದಿನ ಶತಮಾನದ ಪ್ಯಾಲೆಯಂಟಾಲಜಿಸ್ಟ್ಗಳು ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುದೀರ್ಘವಾಗಿ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಐಷಾರಾಮಿ ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಪ್ಯಾಲೆಯಂಟಾಲಜಿಯು ಅದರ ಯಶಸ್ಸಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾದಿಗಳ ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ತನ್ನ ಉತ್ಸಾಹದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಣತಿಯ ಕೊರತೆಯು ನಿಖರವಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ವಾಣಿಜ್ಯ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೃಷಿ, ಜೈವಿಕ ವರ್ಗೀಕರಣ) ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂರಕ್ಷಣೆ, ಜೈವಿಕ ಸಮುದ್ರಶಾಸ್ತ್ರ, ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರ, ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ) ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಜೀವಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳ ತಾಂತ್ರಿಕ, ಜೀವವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಾಹಿತ್ಯವು ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ ಎಂದು ಅನೌಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆಯಾದರೂ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ನುರಿತರಾಗಿದ್ದಾರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು), ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರವಾದ ಮೂಲ ಗುಂಪು ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ವಿವರಣೆಗಳು, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾನೋಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಸಂಗ್ರಹಗಳಿಗೆ ಅಸಮರ್ಪಕ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು, ಸಹಜವಾಗಿ, ಗುಂಪು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಸ್ಟ್ಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ಪೀರ್ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಕಮಿಷನ್ ಅಥವಾ ಲೋಪದ ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಲೇಖಕರು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವರಣೆಗಳು, ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಜೀನ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು) ಒದಗಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುರುತಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯಿಂದ ಸಿಸ್ಟಮೆಟಿಕ್ಸ್ ಕೂಡ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಾಭವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೆರಡನ್ನೂ ಆಕರ್ಷಿಸಲು, ವ್ಯವಸ್ಥಿತತೆಯು ತನ್ನನ್ನು ತಾನು "ದೊಡ್ಡ, ಸಂಘಟಿತ, ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಉದ್ಯಮ" ವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಅನೇಕರು ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಬಳಕೆಯನ್ನು-ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವರ್ಲ್ಡ್ ವೈಡ್ ವೆಬ್ ಮೂಲಕ-ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮಾಧ್ಯಮವೆಂದು ಗುರುತಿಸಿದ್ದಾರೆ. ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ದತ್ತಾಂಶ, ಆಡಿಯೋ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳು, ವಿಡಿಯೋ ಫೈಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ವರ್ಚುವಲ್, ಜೆನ್ಬ್ಯಾಂಕ್ ತರಹದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಸರಿಯಾದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವದ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶವು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಅಡೆತಡೆ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಗುರುತಿನ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಗುಣಾತ್ಮಕ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅನಿವಾರ್ಯ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬೇಕು ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ, ಹೆಚ್ಚು ಔಪಚಾರಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿಸಬೇಕು. ಸರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುರುತಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ವಿತರಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಸಂಘಟಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ ಡೇಟಾದ ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಸಂಗ್ರಹಗಳಿಗೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಜೀನ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು) ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ, ತಾತ್ವಿಕವಾಗಿ, ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥಾವಾದಿಗಳಿಗೆ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಡೇಟಾ ಆರ್ಕೈವ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾದ ವಾಡಿಕೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಗುರುತನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು (ಅವರ ವಿಳಾಸವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ದತ್ತಸಂಚಯದಿಂದ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು). ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿದಾಗ ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಜಾತಿಯ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ (ಅಥವಾ ಆಣ್ವಿಕ) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ನಂತರ ಮತ್ತು ನಿಖರವೆಂದು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದ ನಂತರ, ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮಿತಿಗಳ ಗಮನಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳ ಯಾವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ಹೊಸ ಮತ್ತು (ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ) ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಅಕ್ಷರಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರಕ್ಕೆ ದಾರಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ. ಐ-ನ್ಯಾಚುರಲಿಸ್ಟ್ ಎಂಬುದು ಜಾಗತಿಕ ನಾಗರಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕೃತಿಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಬ್ರೌಸರ್ ಅಥವಾ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಸ್ಯಗಳು, ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಜೀವಿಗಳ ಮಾನವ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. Pl@ntNet ಎಂಬುದು ಜಾಗತಿಕ ನಾಗರಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಜಾಲತಾಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆಯ ಲೀಫ್ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದು ಸ್ಮಿತ್ಸೋನಿಯನ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಷನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಐಒಎಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾದ ಮರದ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಎಲೆಗಳ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಗುರುತಿಸಲು ದೃಶ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಗೂಗಲ್ ಫೋಟೋಗಳು ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲವು. Plant.id ಎಂಬುದು ಫ್ಲವರ್ಚೆಕರ್ ಕಂಪನಿಯು ತಯಾರಿಸಿದ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು API ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಫ್ಲವರ್ಚೆಕರ್ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನಿಂದ ಫೋಟೋಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನರ ಜಾಲವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಇಲ್ಲಿ ಜಾತಿಗಳ ಗುರುತಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮುಖಪುಟಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ಕೊಂಡಿಗಳಿವೆ. ಸ್ಪಿಡ ಮತ್ತು ಡೇಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಚಿತ್ರ ವಸ್ತುವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಎ. ಬಿ. ಐ. ಎಸ್ ಮತ್ತು ಡ್ರಾವಿಂಗ್ 'ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪೊರೆಯ ರೆಕ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೀಟಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ರೆಕ್ಕೆಯ ವೆನೇಶನ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಾತ್ರಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಎ. ಪಿ. ಐ. ಡಿ. ಎ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಎ. ಬಿ. ಐ. ಎಸ್. ಡೇಸ್ ಡ್ರಾವಿಂಗ್ ಲೀಫ್ ಸ್ನ್ಯಾಪ್ <ಐ. ಡಿ. 1> ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ ತುಲನಾತ್ಮಕ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ವಯಗಳು