Umělá inteligence a její možnosti v automatické determinaci kokolitů

• Název práce v češtině: Umělá inteligence a její možnosti v automatické determinaci kokolitů
• Název v anglickém jazyce: Artificial inteligence and its application in the coccolith determination
• Klíčová slova: vápnitý nannoplanktón, Reticulofenestra, morfologie, umělá inteligence
• Klíčová slova anglicky: calcareous nannoplankton, Reticulofenstra, morphology, artificial inteligence
• Akademický rok vypsání: 2019/2020
• Typ práce: bakalářská práce
• Jazyk práce: čeština
• Ústav: Ústav geologie a paleontologie (31-420)
• Vedoucí / školitel: prof. RNDr. Katarína Holcová, CSc.
• Řešitel: skrytý - zadáno vedoucím/školitelem, čeká na schválení garantem
• Datum přihlášení: 14.11.2019
• Datum zadání: 14.11.2019
• Datum odevzdání elektronické podoby: 13.08.2020
• Datum proběhlé obhajoby: 15.09.2020
• Oponenti: Mgr. Andrea Orságová, Ph.D.

Předběžná náplň práce

Automatická determinace objektů pomocí neurálních sítí je aplikován již v řadě odvětví, v přírodních vědách například při určování vyšších rostlin. V paleontologii zatím tento postup nebyl využit. Na základě předběžného experimentu byl v spolupráci se společností Cogniware úspěšně otestována schopnost umělé inteligence rozeznávat druh vápnitého nannoplaktonu Cyclicargolithus floridanus. Cílem bakalářské práce bude rešerše principů a postupů, na kterých je založen tréning neurálních sítí pro automatickou determinaci objektů a rešerše detailní morfologie kokolitů ve vztahu k zobrazení kokolita v polarizovaném světle a vnitrodruhové variability. Protože testování systému je směrováno na rod Reticulofenestra, student/ka se zaměří zejména na tento rod. Součástí bakalářské práce bude vlastní studium nanoplaktonových preparátů zaměřené na biologicky danou fenotypovou variabilitu příbuzných druhů Cyclicargolithu floridanus a Reticulofenestra abisecta, variabilitu danou tafonomickým zachováním a také způsobem uložení kokolita v preparátu. Výsledkem bakalářské práce, které bude realizována v úzké spolupráci s firmou Cogniware, bude optimalizovaný protokol přípravy souboru nanoplanktonu pro tréning neurálních sítí.