연구팀은 양자화 식별의 효율성을 높이기 위해 전문가가 지도하는 기반 모델을 활용한 백만 규모의 다중 양자화 현미경 자원인 Pollen AI Atlas를 구축했어요.
Pollen AI Atlas는 4개 지역, 4개 스캐너 설정, 31개 식물학적 과에 걸쳐 46개 분류군 레이블의 전체 슬라이드 밝은 현미경 이미지를 포함하고 있어요.
Gemma4 모델은 길이가 제한적이고 정보 유출이 없으며 텍스트 검색 성능이 뛰어나 가장 효과적인 캡션을 제공했고, 88.16%의 정확도를 달성했어요.