[Webinar] Mit generativer 3D-KI die Vergangenheit und Gegenwart der Squamata-Wirbel erforschen
(c) Katherine Wolcott (with contribution of Ed Stanley)
Wirbel sind in den Fossilienfunden reichlich vorhanden, werden jedoch selten zur Identifizierung von Arten herangezogen. Was wäre, wenn man einen fragmentierten fossilen Wirbel nehmen, fehlende Teile automatisch rekonstruieren und sowohl seine Art als auch seine genaue Position entlang der Wirbelsäule vorhersagen könnte?
In diesem Webinar zeigt Katherine Wolcott, wie sie und ihre Mitarbeiter genau das mit DeepSDF geschafft haben, einem generativen KI-Modell, das auf statistischer Formmodellierung basiert, mit fast 3.000 3D-Wirbeln von Squamata trainiert wurde und eine Genus-Vorhersagegenauigkeit von 96 % sowie eine Präzision von ±2 Wirbeln für die Position entlang der Wirbelsäule erreicht. Nach einer kurzen Einführung in die theoretischen Grundlagen von Mikro-CT, Deep Learning und Wirbelmorphologie gibt es eine interaktive Demo, in der die Teilnehmer das Modell verwenden können, um Klassifizierungen und Formvervollständigungen an Beispieldatensätzen durchzuführen. Alle Materialien werden zur Verfügung gestellt; Python-Kenntnisse sind empfehlenswert, aber nicht erforderlich.
Entdeckt, wie generative 3D-KI neue Erkenntnisse aus alten Knochen gewinnen kann!
Referentin: Katherine Wolcott
Sprache: English