_ Inteligența artificială îi ajută pe oamenii de știință să creeze plante pentru a lupta împotriva schimbărilor climatice

Grupul Interguvernamental pentru Schimbări Climatice (IPCC) a declarat că eliminarea carbonului din atmosferă este acum esențială pentru combaterea schimbărilor climatice și limitarea creșterii temperaturii globale. Pentru a sprijini aceste eforturi, oamenii de știință de la Institutul Salk valorifică capacitatea naturală a plantelor de a extrage dioxidul de carbon din aer prin optimizarea sistemelor lor radiculare pentru a stoca mai mult carbon pentru o perioadă mai lungă de timp.

Pentru a proiecta aceste schimbări climatice. salvând plantele, oamenii de știință din cadrul Inițiativei Salk Harnessing Plants folosesc un nou instrument de cercetare sofisticat numit SLEAP — un software de inteligență artificială (AI) ușor de utilizat, care urmărește mai multe caracteristici ale creșterii rădăcinilor. Creat de Salk Fellow Talmo Pereira, SLEAP a fost conceput inițial pentru a urmări mișcarea animalelor în laborator. Acum, Pereira a făcut echipă cu profesorul Wolfgang Busch, cercetător în plante și colegul Salk, pentru a aplica SLEAP plantelor.

Într-un studiu publicat în Plant Phenomics, Busch și Pereira au debutat un nou protocol pentru utilizarea SLEAP pentru a analiza rădăcina plantelor. fenotipurile – cât de adânc și de lățime cresc, cât de masiv devin sistemele lor radiculare și alte calități fizice care – înainte de SLEAP – erau obositor de măsurat. Aplicarea SLEAP la plante le-a permis deja cercetătorilor să stabilească cel mai extins catalog de fenotipuri ale sistemului radicular al plantelor până în prezent.

În plus, urmărirea acestor caracteristici fizice ale sistemului radicular îi ajută pe oamenii de știință să găsească gene afiliate cu aceste caracteristici. ca dacă caracteristicile rădăcinilor multiple sunt determinate de aceleași gene sau independent. Acest lucru permite echipei Salk să determine care gene sunt cele mai benefice pentru designul plantelor lor.

„Această colaborare este cu adevărat o dovadă a ceea ce face știința Salk atât de specială și de impact”, spune Pereira. „Nu doar „împrumutăm” de la diferite discipline, ci le punem într-adevăr pe picior de egalitate pentru a crea ceva mai mare decât suma părților sale.”

Înainte de a folosi SLEAP, urmărim caracteristicile fizice atât ale plantelor, cât și ale animalelor au necesitat multă muncă care a încetinit procesul științific. Dacă cercetătorii ar dori să analizeze o imagine a unei plante, ar trebui să semnaleze manual părțile imaginii care au fost și nu au fost plantă - cadru cu cadru, parte cu parte, pixel cu pixel. Numai atunci ar putea fi aplicate modele mai vechi de IA pentru a procesa imaginea și a aduna date despre structura plantei.

Ceea ce se deosebește pe SLEAP este utilizarea sa unică atât a vederii computerizate (capacitatea computerelor de a înțelege imagini) cât și a profundului. învățare (o abordare AI pentru antrenarea unui computer pentru a învăța și a funcționa ca creierul uman). Această combinație permite cercetătorilor să prelucreze imagini fără să se miște pixel cu pixel, în schimb săriți peste acest pas intermediar, care necesită multă muncă, pentru a trece direct de la intrarea imaginii la caracteristicile definite ale fabricii.

„Am creat un protocol robust validat în mai multe tipuri de instalații. care reduce timpul de analiză și eroarea umană, subliniind în același timp accesibilitatea și ușurința în utilizare – și nu a necesitat modificări la software-ul SLEAP propriu-zis”, spune prima autoare Elizabeth Berrigan, un analist de bioinformatică în laboratorul lui Busch.

Fără a modifica tehnologia de bază a SLEAP, cercetătorii au dezvoltat un set de instrumente descărcabil pentru SLEAP numit sleap-roots (disponibil ca software open-source aici). Cu sleap-roots, SLEAP poate procesa trăsături biologice ale sistemelor radiculare, cum ar fi adâncimea, masa și unghiul de creștere.

Echipa a testat pachetul sleap-roots într-o varietate de plante, inclusiv plante de cultură precum soia, orez și canola, precum și specia de plante model Arabidopsis thaliana - o buruiană înflorită din familia muștarului. În varietatea de plante testate, ei au descoperit că noua metodă bazată pe SLEAP a depășit practicile existente prin adnotarea de 1,5 ori mai rapidă, antrenarea modelului AI de 10 ori mai rapid și prezicerea structurii plantei pe date noi de 10 ori mai rapid, toate cu același lucru sau mai rapid. acuratețe decât înainte.

Împreună cu eforturile masive de secvențiere a genomului pentru elucidarea datelor genotipului într-un număr mare de soiuri de culturi, aceste date fenotipice, cum ar fi sistemul de rădăcină al unei plante care crește în special adânc în sol, pot fi extrapolate pentru a înțelege genele responsabile pentru crearea acelui sistem de rădăcină profundă.

Acest pas — conectarea fenotipului și genotipului — este crucial în misiunea lui Salk de a crea plante care să păstreze mai mult carbon și mai mult timp, deoarece acele plante vor avea nevoie de rădăcină. sisteme concepute pentru a fi mai profunde și mai robuste. Implementarea acestui software precis și eficient va permite Harnessing Plants Initiative să conecteze fenotipurile dorite la gene care pot fi vizate cu o ușurință și o viteză revoluționare.

„Am reușit deja să creăm cel mai extins catalog de fenotipuri ale sistemului radicular al plantelor. data, ceea ce ne accelerează cu adevărat cercetările pentru a crea plante care captează carbonul care luptă împotriva schimbărilor climatice”, spune Busch, Catedra Hess în știința plantelor la Salk. „SLEAP a fost atât de ușor de aplicat și de utilizat, datorită designului software profesional al Talmo, și va fi un instrument indispensabil în laboratorul meu în viitor.”

Accesibilitatea și reproductibilitatea au fost în fruntea minții lui Pereira. atunci când creați atât SLEAP, cât și sleap-roots. Deoarece software-ul și setul de instrumente sleap-roots sunt gratuit de utilizat, cercetătorii sunt încântați să vadă cum vor fi folosite sleap-roots în întreaga lume. Deja, au început discuții cu oamenii de știință de la NASA care speră să folosească instrumentul nu numai pentru a ajuta la ghidarea plantelor care captează carbonul de pe Pământ, ci și pentru a studia plantele din spațiu.

La Salk, echipa de colaborare nu este încă gata să se desființeze — se angajează deja într-o nouă provocare de a analiza datele 3D cu SLEAP. Eforturile de rafinare, extindere și împărtășire a SLEAP și a rădăcinilor sleap-roots vor continua în anii următori, dar utilizarea sa în cadrul Inițiativei Salk Harnessing Plants accelerează deja proiectarea plantelor și ajută Institutul să aibă un impact asupra schimbărilor climatice.

Alți autori includ Lin Wang, Hannah Carrillo, Kimberly Echegoyen, Mikayla Kappes, Jorge Torres, Angel Ai-Perreira, Erica McCoy, Emily Shane, Charles Copeland, Lauren Ragel, Charidimos Georgousakis, Sanghwa Lee, Dawn Reynolds, Avery Talgo, Juan Gonzalez , Ling Zhang, Ashish Rajurkar, Michel Ruiz, Erin Daniels, Liezl Maree și Shree Pariyar din Salk.

(Fluierul)