出典：ATYUN AIプラットフォーム
大規模なデータを考慮すると、ほとんどの研究者は、ゲノミクス、神経科学や素粒子物理学と考えることができます。ラファイエット海洋生態系ケリー・ロビンソンルイジアナ大学は、データプランクトンに挑戦します。
ロビンソンは言った：「魚からカキに、エビからムール貝、我々は魚介類を食べるのが好きなものの多くは、ほとんど写真のプランクトンの初めから、彼らはほこり浮いの斑点のように見える..」彼女研究では、量子化が関与し、その分布や捕食者 - 獲物の相互作用をマッピングします。問題は、画像の何百万人があるということです。
ロビンソンは、リモート雲台、ISIISと呼ばれるプラットフォーム、プランクトンその場イメージングシステムをドラッグしてデータを収集しました。ISIISは、毎秒約80画像、又は毎時288,000撮像画像（660ギガバイト）をとることができます。フロリダ海峡のプロジェクトのために、彼女は3.4億写真を生産し、メキシコ湾で働く同僚は、数十億ドルを作成しました。
「あなたは学ぶだろうと思ったことはありません事を学ぶために開始し、」ロビンソン「はちょうどあなたがPC上で保存できるファイルの数のように。」と言った彼女の最近のクルーズでは、ロビンソンは52 2TBのハードディスクドライブを取りました彼らはいっぱいにする場合、学生は、監視、交換する必要があります。その後、誰かがLinux用のファイル形式を変換してサーバーにアップロードするために、大学のコレクションに行かなければならない、各ドライブは、24時間の動作が必要です。
チームは自動的にオブジェクトを選択し、画像を識別するために、機械学習ソフトウェアを使用しました。しかし、教会は、それはヒトデ、あるエビであるなど、どのようなアルゴリズムを見つける必要があります。これらの機能は、水に比較的まれであるため、画像のトレーニングセットを見つけるには時間がかかります。2ヵ月後、チームは学習アルゴリズムを手動で200万写真をコンパイル。
もちろん、チームはプロセスを最適化しようとしています。コーヴァリスオレゴン州立大学のロビンソンや同僚、彼女はプロセスによってテストされているかどうか、一緒に作業を並行し、複数の画像で実行されているビデオカードのグラフィックス・プロセシング・ユニット（GPU）の作業を加速させることができます。彼女はまた、地球クラスタの代替として、クラウドコンピューティングします。
これはATYUN切り替え人工知能：メディアプラットフォーム、元のリンクプランクトンの画像の何百万人を識別するために、機械学習を使用してチームを
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