人工智能、海洋生物、分类学和图像有什么共同之处？答案只有一个字：FathomNet，但双方的合作远不止于此。海洋生物资源研究所（MBARI）与 WoRMS 携手合作，加强人工智能在海洋研究中的应用。
蒙特雷湾水族馆研究所（MBARI，加利福尼亚州）正在将海洋科学和工程学的进步结合起来，以了解我们不断变化的海洋。FathomNet是一个全球性的开源图像和机器学习模型库，由 MBARI 首席工程师卡卡尼-卡蒂亚（Kakani Katija）创建。FathomNet 的目标是让人工智能更好地了解我们的海洋及其居民。但是，在使用人工智能分析海洋视觉数据之前，必须对其进行训练，使其能够准确识别海洋生物。FathomNet 包含 100,000 多张标注图像，并共享可用于识别海洋动物的机器学习模型，使其成为人工智能和海洋生物多样性研究领域独一无二的资源和工具。
最近，WoRMS 和 MBARI 签署了一份谅解备忘录，以便在对公共数据集中的数据进行标注方面开展合作。这些数据随后将被输入 FathomNet 和 WoRMS，并将进一步促进生物多样性信息系统在科学研究中的应用。
FathomNet 是 "海洋十年 "认可的 "海洋视觉人工智能"大型项目的一部分，该项目正在创建互联软件解决方案工具，以加速海洋探索和发现。Ocean Vision AI 是一个由 MBARI、CeNCOOS、CVision AI、Ocean Discovery League 和普渡大学领导的研发合作项目。这项创新计划旨在建立一个由程序员、海洋科学家和爱好者组成的全球社区，致力于了解海洋中的生命。Ocean Vision AI 团队最近发布了一款手机游戏 FathomVerse，在这款游戏中，玩家可以与真实的海洋图像进行互动，从而改进人工智能，帮助研究人员研究海洋生物。
FathomVerse 受到 iNaturalist 等其他社区科学计划的启发，但它更深入蓝海，邀请所有年龄段的人潜入海洋进行探索和发现。海洋生物资源研究所与 WoRMS 之间的合作加强了多个领域的外联工作：工程、科学和公众。
该协议还有助于继续开发生命观察物种信息主干网（LW-SpIBB），其目的也是汇集分类学和物种相关数据，从而填补我们的知识空白并减少重复劳动。VLIZ的WoRMS数据管理团队（DMT）得到了比利时生命观察组织（LifeWatch Belgium）的支持，该组织是欧洲生物多样性和生态系统研究生命观察基础设施（E-Science European LifeWatch Infrastructure forBiodiversity and Ecosystem Research）的一部分。LifeWatch 是一个分布式虚拟实验室，用于生物多样性研究的各个方面。LW-SpIBB旨在汇集分类学和物种相关数据，以填补我们的知识空白。