Micropaleontologia

@misc{jones1956introduction2,
    author = "Jones, D. J",
    title = "Introdução a Microfósseis",
    year = "1956",
    howpublished = "Nova York, Harper, 406 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Jones, D. J., 1956, Introdução a Microfósseis: Nova York, Harper, 406 p.}"
}

@misc{pokorny1963principles4,
    author = "Pokorny, V",
    title = "Principles of Zoological Micropaleontology",
    year = "1963",
    howpublished = "New York, Macmillan, 652 p.; Translated by Allen, K.A",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Pokorny, V., 1963, Principles of Zoological Micropaleontology: New York, Macmillan, 652 p.; Translated by Allen, K.A.}"
}

@book{rauzerchernousova1963einige5,
    author = "Rauzer-Chernousova, D. M",
    title = "Einige Fragen zur Evolution der Fusulinideen, in von Koenigswald, G. H. R., ed., Tendências Evolutivas em Foraminíferos",
    year = "1963",
    publisher = "Amsterdã, Elsevier, p. 45-65; 355 p",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Rauzer-Chernousova, D. M., 1963, Einige Fragen zur Evolution der Fusulinideen, in von Koenigswald, G. H. R., ed., Tendências Evolutivas em Foraminíferos: Amsterdã, Elsevier, p. 45-65; 355 p.}"
}

São descritas duas novas classes de esferas microscópicas orgânicas. Uma delas (melanoidina) é sintetizada a partir de aminoácidos e açúcares em soluções aquosas aquecidas. A outra (aldocianina) é formada em soluções aquosas de cianeto de amônio e formaldeído à temperatura ambiente. As propriedades gerais dessas esferas microscópicas, incluindo as condições de síntese, tamanho e forma, estabilidade mecânica e de pH, e solubilidade, são comparadas com as propriedades correspondentes de outros sistemas modelo de "protocélula". Conclui-se que as esferas microscópicas de melanoidina e aldocianina são candidatos plausíveis para unidades precelulares na hidrosfera primitiva. Como a maior parte do carbono orgânico nos sedimentos do precambriano inicial é o insolúvel querogênio-melanoidina, sugere-se que alguns "microfósseis" do precambriano podem ser esferas microscópicas de melanoidina abióticas do tipo aqui descrito.

@article{doi101007bf01731491,
    author = "Kenyon, D H and Nissenbaum, A",
    title = "Melanoidin and aldocyanoin microspheres: implications for chemical evolution and early precambrian micropaleontology.",
    year = "1976",
    journal = "Journal of molecular evolution",
    abstract = {Two new classes of organic microspheres are described. One of them (melanoidin) is synthesized from amino acids and sugars in heated aqueous solutions. The other (aldocyanoin) is formed in aqueous solutions of ammonium cyanide and formaldehyde at room temperature. The general properties of these microspheres, including conditions of synthesis, size and shape, mechanical and pH stability, and solubility, are compared with corresponding properties of other "protocell" model systems. It is concluded that melanoidin and aldocyanoin microsphreres are plausible candidates for precellular units in the primitive hydrosphere. Since the bulk of the organic carbon in early Precambrian sediments is insoluble kerogen-melanoidin, it is suggested that some Precambrian "microfossils" may be abiotic melanoidin microspheres of the type described herein.},
    url = "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/778393/",
    doi = "10.1007/BF01731491",
    openalex = "W1997527155",
    pmid = "778393",
    references = "doi1010160026265x73901124, doi1010160304416566901978, doi101016s0022283667800378, doi101016s0047248478800529, doi101016s0096533208602234, doi101016s0096533208603835, doi101021ja01503a072, doi101038199219a0, doi101038248121a0, doi101146annurevea03050175001241"
}

@article{mendelson1982proterozoic3,
    author = "Mendelson, C. V. e Schopf, J. W",
    title = "Fósseis microscópicos do Proterozoico das formações Sukhaya Tunguska, Shorikha e Yudoma da Plataforma Siberiana, URSS",
    year = "1982",
    journal = "Journal of Paleontology, v. 56, p. 42-83",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Mendelson, C. V., e Schopf, J. W., 1982, Fósseis microscópicos do Proterozoico das formações Sukhaya Tunguska, Shorikha e Yudoma da Plataforma Siberiana, URSS: Journal of Paleontology, v. 56, p. 42-83.}"
}

@misc{golovenok1985riphean1,
    author = "Golovenok, V. K. e Belova, M. Y",
    title = "Microbiotas Ripheanas em cherts da Cadeia de Yenesei [em russo]",
    year = "1985",
    howpublished = "Paleontol. Zh., v. 2, p. 94-103",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Golovenok, V. K., e Belova, M. Y., 1985, Microbiotas Ripheanas em cherts da Cadeia de Yenesei [em russo]: Paleontol. Zh., v. 2, p. 94-103.}"
}

@book{doi1010079781461541677,
    author = "Martin, Ronald E.",
    title = "Micropaleontologia Ambiental: A Aplicação de Microfósseis à Geologia Ambiental",
    year = "2000",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-1-4615-4167-7",
    doi = "10.1007/978-1-4615-4167-7",
    openalex = "W573684887"
}

@incollection{doi101007978940170581320,
    author = "Green, Owen R.",
    title = "Técnicas de Preparação de Seções Finas e Lâminas de Espécimes e Resíduos de Fósseis Macro- e Microscópicos",
    year = "2001",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-94-017-0581-3\_20",
    doi = "10.1007/978-94-017-0581-3\_20",
    openalex = "W205555987",
    references = "doi1010079781349053971, doi1010160025322771900533, doi101029eo064i042p0059801, doi10130674d728ba2b2111d78648000102c1865d, doi102113gsjfr144309, doi1023071485325, doi1023071485964, doi104319lo19731840647, doi10577261531, openalexw2241437853, openalexw2612667057, openalexw37418461"
}

@article{doi101007s11042022138102,
    author = "Özer, İlyas e Ozer, Caner Kaya e Karaca, Ali Can e Görür, Kutlucan e Koçak, İsmail e Çetin, Onursal",
    title = "Identificação de microfósseis em nível de espécie para o gênero globotruncana usando algoritmos de aprendizado profundo híbrido a partir do zero via imagem de microscópio óptico de baixo custo",
    year = "2022",
    journal = "Multimedia Tools and Applications",
    url = "https://doi.org/10.1007/s11042-022-13810-2",
    doi = "10.1007/s11042-022-13810-2",
    openalex = "W4297347739",
    references = "doi1010160031018288900302, doi101016jcompbiomed201806002, doi101016jimu2020100412, doi101016jmeasurement2021109094, doi101016jtree200807015, doi101016s0001299878800142, doi101017pab202214, doi101109access20213060654, doi1021037atm20200244, doi102110palo2019102, doi103390make1030048, doi105121ijdkp20155201"
}

Dentes de peixe microfósseis, conhecidos como icteólitos, fornecem uma restrição chave para a idade deposicional e o ambiente de sedimentos marinhos profundos, especialmente argilas pelágicas onde microfósseis silicosos e calcários são raramente observados. No entanto, os métodos tradicionais para a observação de icteólitos exigem considerável tempo e trabalho manual, o que pode dificultar sua aplicação mais ampla. Neste estudo, construímos um sistema para detectar automaticamente icteólitos em imagens microscópicas combinando dois modelos de aprendizado profundo de código aberto. Primeiro, as regiões para icteólitos dentro das imagens microscópicas são previstas pelo modelo de segmentação de instâncias Mask R–CNN. Todas as regiões detectadas são então reclassificadas usando o modelo de classificação de imagens EfficientNet-V2 para determinar as classes com mais precisão. Em comparação com o uso apenas do modelo Mask R–CNN, o sistema combinado oferece desempenho significativamente superior (89,0% de precisão, 78,6% de recall e uma pontuação F1 de 83,5%), demonstrando a utilidade do sistema. Nosso sistema também pode prever os comprimentos dos dentes que foram detectados, com mais de 90% dos comprimentos previstos estando dentro de ±20% do comprimento medido. Este sistema fornece uma abordagem nova, automatizada e confiável para a detecção e medição de comprimento de icteólitos a partir de imagens de microscópio que pode ser aplicada em uma variedade de contextos paleoceanográficos e paleoecológicos.

@article{doi101016jacags2022100092,
    author = "Mimura, Kazuhide e Minabe, Shugo e Nakamura, Kentaro e Yasukawa, Kazutaka e Ohta, Junichiro e Kato, Yasuhiro",
    title = "Detecção automatizada de dentes de peixe microfósseis a partir de imagens de lâminas usando modelos de aprendizado profundo combinados",
    year = "2022",
    journal = "Applied Computing and Geosciences",
    abstract = "Dentes de peixe microfósseis, conhecidos como icteólitos, fornecem uma restrição chave para a idade deposicional e o ambiente de sedimentos marinhos profundos, especialmente argilas pelágicas onde microfósseis silicosos e calcários são raramente observados. No entanto, os métodos tradicionais para a observação de icteólitos exigem considerável tempo e trabalho manual, o que pode dificultar sua aplicação mais ampla. Neste estudo, construímos um sistema para detectar automaticamente icteólitos em imagens microscópicas combinando dois modelos de aprendizado profundo de código aberto. Primeiro, as regiões para icteólitos dentro das imagens microscópicas são previstas pelo modelo de segmentação de instâncias Mask R–CNN. Todas as regiões detectadas são então reclassificadas usando o modelo de classificação de imagens EfficientNet-V2 para determinar as classes com mais precisão. Em comparação com o uso apenas do modelo Mask R–CNN, o sistema combinado oferece desempenho significativamente superior (89,0% de precisão, 78,6% de recall e uma pontuação F1 de 83,5%), demonstrando a utilidade do sistema. Nosso sistema também pode prever os comprimentos dos dentes que foram detectados, com mais de 90% dos comprimentos previstos estando dentro de ±20% do comprimento medido. Este sistema fornece uma abordagem nova, automatizada e confiável para a detecção e medição de comprimento de icteólitos a partir de imagens de microscópio que pode ser aplicada em uma variedade de contextos paleoceanográficos e paleoecológicos.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.acags.2022.100092",
    doi = "10.1016/j.acags.2022.100092",
    openalex = "W4292411406",
    references = "doi1010292018gc007584, doi10103824322, doi101038nature06588, doi101038ngeo1185, doi101038s41598018239485, doi101098rspb20181194, doi101109access20182874767, doi101109cvpr1994323798, doi101109tpami20182844175, doi101126scienceaba6853, doi102110palo2019102, doi102113gsjfr192164"
}

Vários microfósseis do Cambriano primitivo fornecem pistas cruciais para compreender a explosão cambriana e a origem dos filos animais. No entanto, espécimes com estruturas anatômicas importantes são extremamente raros e a eficiência de recuperar tais fósseis por seleção manual tradicional sob microscópio é bastante baixa. Tal contradição tem impedido avanços na micropaleontologia há muito tempo. Aqui, propomos uma solução para identificar táxons específicos de microfósseis cambrianos usando apenas alguns espécimes disponíveis, transferindo um modelo pré-treinado em conjuntos de dados de imagens naturais para o campo da inteligência artificial paleontológica. O método emprega uma rede neural residual profunda de 34 camadas como estrutura subjacente, migra o modelo pré-treinado do ImageNet, congela os parâmetros da rede de camadas baixas e retreinam os parâmetros das camadas altas para construir um modelo de reconhecimento de imagem de microfósseis. Criamos conjuntos de treinamento com imagens selecionadas aleatoriamente de número variado para cada táxon. Nossos experimentos mostram que a precisão média de reconhecimento para táxons específicos de microfósseis cambrianos (50 imagens para cada táxon) é superior a 0,97 e pode atingir 0,85 com apenas três amostras de treinamento por táxon. Análises comparativas indicam que nossos resultados são muito melhores do que os de vários métodos prevalentes, como a rede neural convolucional transposta (TCNN). Isso demonstra a viabilidade de usar imagens naturais (ImageNet) para o treinamento de modelos de reconhecimento de microfósseis e fornece uma ferramenta promissora para a descoberta de fósseis raros.

@article{doi103390biology12010016,
    author = "Wang, Bin e Sun, Ruyue e Yang, Xiaoguang e Niu, Ben e Zhang, Tao e Zhao, Yuandi e Zhang, Yuanhui e Zhang, Yiheng e Han, Jian",
    title = "Reconhecimento de Microfósseis Raros Usando Aprendizado por Transferência e Redes Residuais Profundas.",
    year = "2022",
    journal = "Biology",
    abstract = "Vários microfósseis do Cambriano primitivo fornecem pistas cruciais para compreender a explosão cambriana e a origem dos filos animais. No entanto, espécimes com estruturas anatômicas importantes são extremamente raros e a eficiência de recuperar tais fósseis por seleção manual tradicional sob microscópio é bastante baixa. Tal contradição tem impedido avanços na micropaleontologia há muito tempo. Aqui, propomos uma solução para identificar táxons específicos de microfósseis cambrianos usando apenas alguns espécimes disponíveis, transferindo um modelo pré-treinado em conjuntos de dados de imagens naturais para o campo da inteligência artificial paleontológica. O método emprega uma rede neural residual profunda de 34 camadas como estrutura subjacente, migra o modelo pré-treinado do ImageNet, congela os parâmetros da rede de camadas baixas e retreinam os parâmetros das camadas altas para construir um modelo de reconhecimento de imagem de microfósseis. Criamos conjuntos de treinamento com imagens selecionadas aleatoriamente de número variado para cada táxon. Nossos experimentos mostram que a precisão média de reconhecimento para táxons específicos de microfósseis cambrianos (50 imagens para cada táxon) é superior a 0,97 e pode atingir 0,85 com apenas três amostras de treinamento por táxon. Análises comparativas indicam que nossos resultados são muito melhores do que os de vários métodos prevalentes, como a rede neural convolucional transposta (TCNN). Isso demonstra a viabilidade de usar imagens naturais (ImageNet) para o treinamento de modelos de reconhecimento de microfósseis e fornece uma ferramenta promissora para a descoberta de fósseis raros.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9854841/",
    doi = "10.3390/biology12010016",
    openalex = "W4312186694",
    pmcid = "PMC9854841",
    pmid = "36671708",
    references = "doi101007978303001424727, doi101007978354031865125, doi101007s112630150816y, doi1011095726791, doi101109cvpr20095206848, doi101109cvpr2014222, doi101109cvpr20157298594, doi101109cvpr2016308, doi101109cvpr201690, doi101109tkde2009191, doi102110palo2019102"
}

Neste artigo, descrevemos os três conjuntos de dados que foram utilizados para treinar, validar e testar modelos de aprendizado profundo para detectar dentes de peixe microfósseis. O primeiro conjunto de dados foi criado para treinar e validar um modelo Mask R-CNN para detectar dentes de peixe nas imagens obtidas com o microscópio. O conjunto de treinamento continha 866 imagens e um arquivo de anotação; o conjunto de validação continha 92 imagens e um arquivo de anotação. O segundo conjunto de dados foi criado para treinar e validar modelos EfficientNet-V2; ele incluía 17.400 imagens de dentes e 15.036 imagens que continham apenas ruído (partículas além dos dentes). O terceiro conjunto de dados foi criado para avaliar o desempenho de um sistema que combina um modelo Mask R-CNN e um modelo EfficientNet-V2; ele continha 5177 imagens com arquivos de anotação para as localizações de 431 dentes dentro das imagens.

@article{doi101016jdib2023108940,
    author = "Mimura, Kazuhide e Nakamura, Kentaro",
    title = "Conjuntos de dados para treinar e validar um sistema baseado em aprendizado profundo para detectar dentes de peixe microfósseis a partir de imagens de lâminas",
    year = "2023",
    journal = "Data in Brief",
    abstract = "Neste artigo, descrevemos os três conjuntos de dados que foram utilizados para treinar, validar e testar modelos de aprendizado profundo para detectar dentes de peixe microfósseis. O primeiro conjunto de dados foi criado para treinar e validar um modelo Mask R-CNN para detectar dentes de peixe nas imagens obtidas com o microscópio. O conjunto de treinamento continha 866 imagens e um arquivo de anotação; o conjunto de validação continha 92 imagens e um arquivo de anotação. O segundo conjunto de dados foi criado para treinar e validar modelos EfficientNet-V2; ele incluía 17.400 imagens de dentes e 15.036 imagens que continham apenas ruído (partículas além dos dentes). O terceiro conjunto de dados foi criado para avaliar o desempenho de um sistema que combina um modelo Mask R-CNN e um modelo EfficientNet-V2; ele continha 5177 imagens com arquivos de anotação para as localizações de 431 dentes dentro das imagens.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.108940",
    doi = "10.1016/j.dib.2023.108940",
    openalex = "W4318612738",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}

Microfósseis de dentes e dentículos de peixes, denominados icteólitos, fornecem informações críticas para idades de deposição, paleo-ambientes e ecossistemas marinhos, especialmente em reinos pelágicos. No entanto, devido ao seu pequeno tamanho e raridade, é demorado e difícil analisar grandes quantidades de icteólitos de amostras de sedimento, limitando seu uso em estudos científicos. Aqui, propomos um método para detectar icteólitos de imagens microscópicas automaticamente usando uma técnica de aprendizado profundo de detecção de objetos. Aplicamos o YOLO-v7, uma das arquiteturas de detecção de objetos mais recentes, e treinamos vários modelos sob diferentes condições. O modelo treinado sob condições apropriadas com um conjunto de dados original alcançou uma pontuação F1 de 0,87. Em seguida, aprimoramos o conjunto de dados de forma eficiente usando o modelo pré-treinado. Validamos a aplicabilidade prática do modelo comparando o número de icteólitos detectados pelo modelo com aqueles contados manualmente. Isso revelou que o melhor modelo pode prever o número de dentes triangulares sem verificação manual, e os de dentículos e dentes de forma irregular com verificação manual. Este método de detecção de objetos pode estender a aplicabilidade do aprendizado profundo a uma gama mais ampla de microfósseis e tem o potencial de aumentar drasticamente a resolução espaço-temporal dos registros de icteólitos para aplicações em várias disciplinas.

@misc{doi1022541essoar16850034003413762v1,
    author = "Mimura, Kazuhide e Nakamura, Kentaro e Yasukawa, Kazutaka e Sibert, Elizabeth C e Ohta, Junichiro e Kitazawa, Takahiro e Kato, Yasuhiro",
    title = "Aplicabilidade da Detecção de Objetos para Pesquisa de Microfósseis: Implicações de Modelos de Aprendizado Profundo para Detectar Dentes e Dentículos de Peixes Microfósseis Usando YOLO-v7",
    year = "2023",
    abstract = "Microfósseis de dentes e dentículos de peixes, denominados icteólitos, fornecem informações críticas para idades de deposição, paleo-ambientes e ecossistemas marinhos, especialmente em reinos pelágicos. No entanto, devido ao seu pequeno tamanho e raridade, é demorado e difícil analisar grandes quantidades de icteólitos de amostras de sedimento, limitando seu uso em estudos científicos. Aqui, propomos um método para detectar icteólitos de imagens microscópicas automaticamente usando uma técnica de aprendizado profundo de detecção de objetos. Aplicamos o YOLO-v7, uma das arquiteturas de detecção de objetos mais recentes, e treinamos vários modelos sob diferentes condições. O modelo treinado sob condições apropriadas com um conjunto de dados original alcançou uma pontuação F1 de 0,87. Em seguida, aprimoramos o conjunto de dados de forma eficiente usando o modelo pré-treinado. Validamos a aplicabilidade prática do modelo comparando o número de icteólitos detectados pelo modelo com aqueles contados manualmente. Isso revelou que o melhor modelo pode prever o número de dentes triangulares sem verificação manual, e os de dentículos e dentes de forma irregular com verificação manual. Este método de detecção de objetos pode estender a aplicabilidade do aprendizado profundo a uma gama mais ampla de microfósseis e tem o potencial de aumentar drasticamente a resolução espaço-temporal dos registros de icteólitos para aplicações em várias disciplinas.",
    url = "https://doi.org/10.22541/essoar.168500340.03413762/v1",
    doi = "10.22541/essoar.168500340.03413762/v1",
    openalex = "W4378226227",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}

Resumo Microfósseis de dentes e denticles de peixes, referidos como icteólitos, fornecem informações críticas para idades de deposição, paleoambientes e ecossistemas marinhos, especialmente em reinos pelágicos. No entanto, devido ao seu pequeno tamanho e raridade, é demorado e difícil analisar grandes quantidades de icteólitos de amostras de sedimento, limitando seu uso em estudos científicos. Aqui, propomos um método para detectar automaticamente icteólitos a partir de imagens microscópicas usando uma técnica de aprendizado profundo. Aplicamos YOLO‐v7, uma das arquiteturas de detecção de objetos mais recentes, e treinamos vários modelos sob diferentes condições. O modelo treinado sob condições apropriadas com um conjunto de dados original alcançou uma pontuação F1 de 0,87. Em seguida, aprimoramos o conjunto de dados de forma eficiente usando o modelo pré-treinado. Validamos a aplicabilidade prática do modelo comparando o número de icteólitos detectados pelo modelo com aqueles contados manualmente. Isso revelou que o melhor modelo pode prever o número de dentes triangulares, denticles e dentes de forma irregular com intervenção humana mínima. Este método de detecção de objetos pode estender a aplicabilidade do aprendizado profundo para uma gama mais ampla de microfósseis e tem o potencial de aumentar drasticamente a resolução espaço-temporal dos registros de icteólitos para aplicações em várias disciplinas.

@article{doi1010292023ea003122,
    author = "Mimura, Kazuhide e Nakamura, Kentaro e Yasukawa, Kazutaka e Sibert, Elizabeth C e Ohta, Junichiro e Kitazawa, Taro e Kato, Yasuhiro",
    title = "Aplicabilidade da Detecção de Objetos para Pesquisa de Microfósseis: Implicações de Modelos de Aprendizado Profundo para Detectar Dentes e Denticles de Peixes Microfósseis Usando YOLO‐v7",
    year = "2024",
    journal = "Earth and Space Science",
    abstract = "Resumo Microfósseis de dentes e denticles de peixes, referidos como icteólitos, fornecem informações críticas para idades de deposição, paleoambientes e ecossistemas marinhos, especialmente em reinos pelágicos. No entanto, devido ao seu pequeno tamanho e raridade, é demorado e difícil analisar grandes quantidades de icteólitos de amostras de sedimento, limitando seu uso em estudos científicos. Aqui, propomos um método para detectar automaticamente icteólitos a partir de imagens microscópicas usando uma técnica de aprendizado profundo. Aplicamos YOLO‐v7, uma das arquiteturas de detecção de objetos mais recentes, e treinamos vários modelos sob diferentes condições. O modelo treinado sob condições apropriadas com um conjunto de dados original alcançou uma pontuação F1 de 0,87. Em seguida, aprimoramos o conjunto de dados de forma eficiente usando o modelo pré-treinado. Validamos a aplicabilidade prática do modelo comparando o número de icteólitos detectados pelo modelo com aqueles contados manualmente. Isso revelou que o melhor modelo pode prever o número de dentes triangulares, denticles e dentes de forma irregular com intervenção humana mínima. Este método de detecção de objetos pode estender a aplicabilidade do aprendizado profundo para uma gama mais ampla de microfósseis e tem o potencial de aumentar drasticamente a resolução espaço-temporal dos registros de icteólitos para aplicações em várias disciplinas.",
    url = "https://doi.org/10.1029/2023ea003122",
    doi = "10.1029/2023ea003122",
    openalex = "W4391127389",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}

Lodo de águas profundas enriquecido em elementos terras raras (ETR), denominado lodo rico em ETR, é um recurso mineral promissor no fundo do mar. Uma década de levantamentos revelou que o lodo com a maior concentração de ETR ocorre na zona pelágica do Oceano Pacífico Norte ocidental, com duas camadas de concentração elevada de ETR. Análises anteriores de sedimentos revelaram múltiplos períodos de enriquecimento significativo de ETR, com o primeiro (mais jovem) enriquecimento de ETR desencadeado pelo resfriamento global durante a transição climática Eoceno-Oligoceno. No entanto, o mecanismo deposicional dos picos mais antigos de ETR permanece incerto. Restos de peixes são o principal hospedeiro de ETR em sedimentos de águas profundas. Neste estudo, os microfósseis de dentes e dentículos de peixes, chamados icteólitos, foram observados para restringir as idades deposicionais das camadas enriquecidas em ETR de gênese desconhecida. Impulsionados pelo aprendizado profundo, mais de 40.000 icteólitos foram observados, e revelou-se que o segundo (mais antigo) enriquecimento de ETR ocorreu no Eoceno inferior, quando o clima da Terra era extremamente quente. O oceano quente pode ter aumentado a eficiência da transferência trófica, levando a um aumento no suprimento de restos de peixes e, portanto, de ETR, para o fundo do mar. Portanto, o Hothouse do Paleogênico pode ter sido vantajoso para a produção de valiosos recursos minerais no fundo do mar.

@misc{doi1022541essoar17180494338756240v1,
    author = "Mimura, Kazuhide e Kitazawa, Takahiro e Nakamura, Kentaro e Yasukawa, Kazutaka e Kuwahara, Yusuke e Ohta, Junichiro e Kato, Yasuhiro",
    title = "Recursos minerais de terras raras de águas profundas formados no oceano Hothouse do Eoceno inferior: Perspectivas a partir de observações de microfósseis baseadas em aprendizado profundo",
    year = "2024",
    abstract = "Lodo de águas profundas enriquecido em elementos terras raras (ETR), denominado lodo rico em ETR, é um recurso mineral promissor no fundo do mar. Uma década de levantamentos revelou que o lodo com a maior concentração de ETR ocorre na zona pelágica do Oceano Pacífico Norte ocidental, com duas camadas de concentração elevada de ETR. Análises anteriores de sedimentos revelaram múltiplos períodos de enriquecimento significativo de ETR, com o primeiro (mais jovem) enriquecimento de ETR desencadeado pelo resfriamento global durante a transição climática Eoceno-Oligoceno. No entanto, o mecanismo deposicional dos picos mais antigos de ETR permanece incerto. Restos de peixes são o principal hospedeiro de ETR em sedimentos de águas profundas. Neste estudo, os microfósseis de dentes e dentículos de peixes, chamados icteólitos, foram observados para restringir as idades deposicionais das camadas enriquecidas em ETR de gênese desconhecida. Impulsionados pelo aprendizado profundo, mais de 40.000 icteólitos foram observados, e revelou-se que o segundo (mais antigo) enriquecimento de ETR ocorreu no Eoceno inferior, quando o clima da Terra era extremamente quente. O oceano quente pode ter aumentado a eficiência da transferência trófica, levando a um aumento no suprimento de restos de peixes e, portanto, de ETR, para o fundo do mar. Portanto, o Hothouse do Paleogênico pode ter sido vantajoso para a produção de valiosos recursos minerais no fundo do mar.",
    url = "https://doi.org/10.22541/essoar.171804943.38756240/v1",
    doi = "10.22541/essoar.171804943.38756240/v1",
    openalex = "W4399480274",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}

Embora as técnicas de aprendizado profundo, especialmente a classificação de imagens usando aprendizado profundo, continuem a evoluir, observou-se que existe uma grande lacuna temporal na aplicação dessas técnicas em estudos geológicos. Recentemente, uma nova arquitetura chamada transformador de visão (ViT), que é uma alternativa às redes neurais convolucionais (CNN), atraiu considerável atenção. Além disso, propôs-se que o pré-treinamento de modelos de classificação usando imagens geradas matematicamente em vez de imagens reais, chamado aprendizado supervisionado impulsionado por fórmulas (FDSL), alcança um desempenho comparável ou até mesmo superior na compreensão visual. Neste estudo, aplicamos essas novas técnicas à classificação de microfósseis (radiolários). Em comparação com um modelo CNN anterior, o modelo baseado em ViT alcançou uma precisão média 6-8% superior. Em média, a precisão dos modelos pré-treinados com FDSL foi ligeiramente superior à dos modelos pré-treinados com imagens reais. Portanto, propomos que essas técnicas podem ser adequadas para classificação de imagens em tarefas geológicas.

@article{doi101038s4159802590988z,
    author = "Mimura, Kazuhide e Itaki, Takuya e Kataoka, Hirokatsu e Miyakawa, Ayumu",
    title = "Classificando radiolários microfósseis em transformadores de visão pré-treinados fractais",
    year = "2025",
    journal = "Scientific Reports",
    abstract = "Embora as técnicas de aprendizado profundo, especialmente a classificação de imagens usando aprendizado profundo, continuem a evoluir, observou-se que existe uma grande lacuna temporal na aplicação dessas técnicas em estudos geológicos. Recentemente, uma nova arquitetura chamada transformador de visão (ViT), que é uma alternativa às redes neurais convolucionais (CNN), atraiu considerável atenção. Além disso, propôs-se que o pré-treinamento de modelos de classificação usando imagens geradas matematicamente em vez de imagens reais, chamado aprendizado supervisionado impulsionado por fórmulas (FDSL), alcança um desempenho comparável ou até mesmo superior na compreensão visual. Neste estudo, aplicamos essas novas técnicas à classificação de microfósseis (radiolários). Em comparação com um modelo CNN anterior, o modelo baseado em ViT alcançou uma precisão média 6-8% superior. Em média, a precisão dos modelos pré-treinados com FDSL foi ligeiramente superior à dos modelos pré-treinados com imagens reais. Portanto, propomos que essas técnicas podem ser adequadas para classificação de imagens em tarefas geológicas.",
    url = "https://doi.org/10.1038/s41598-025-90988-z",
    doi = "10.1038/s41598-025-90988-z",
    openalex = "W4408201266",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}