Estamos prejudicando a flora não apenas ao cortá-la, mas também por meio de emissões venenosas. Para combater as mudanças climáticas e manter a temperatura global sob controle, a Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) deixou bem claro que a remoção de carbono é uma necessidade. Em linha com isso, os cientistas da Salk estão criando plantas de captura de carbono com IA enquanto aprimoram os sistemas de raízes das plantas. Essa otimização tem como objetivo aumentar a quantidade de carbono armazenado e prolongar o tempo que ele permanece armazenado.
Uma colaboração única na Salk está usando um software inteligente chamado SLEAP para observar as características das plantas. Isso ajuda a fazer com que as plantas que combatem as mudanças climáticas se desenvolvam mais rápido. O SLEAP é um programa de computador fácil de usar que usa inteligência artificial (IA) para monitorar diferentes características do crescimento da raiz. Inicialmente, foi criado por Salk Fellow Talmo Pereira para acompanhar como os animais se movem em laboratórios. Mas agora, Pereira e o cientista vegetal Professor Wolfgang Busch da Salk estão trabalhando no uso do SLEAP para plantas.
Busch, que ocupa a Cátedra Hess em Ciência Vegetal na Salk, disse: “Já conseguimos criar o catálogo mais extenso de fenótipos de sistemas radiculares de plantas até o momento, o que está realmente acelerando nossa pesquisa para criar plantas que capturam carbono e combatem as mudanças climáticas. O SLEAP tem sido muito fácil de aplicar e usar, graças ao design de software profissional da Talmo, e será uma ferramenta indispensável no meu laboratório daqui para frente.”
Por que o SLEAP é melhor?
O que torna o SLEAP diferente é o seu uso inovador de tanto a visão computacional (a capacidade dos computadores de entender imagens) quanto o aprendizado profundo (um tipo de abordagem de IA que treina computadores para aprender e também trabalhar como o cérebro humano). Essa combinação permite que pesquisadores analisem imagens sem passar por cada pixel manualmente. Em vez disso, eles podem simplesmente pular essa etapa demorada e ir diretamente da imagem para a identificação de características específicas da planta.
Elizabeth Berrigan, um analista de bioinformática no laboratório de Busch e um dos primeiros autores do estudo, disse: “Criamos um protocolo robusto validado em vários tipos de plantas que reduz o tempo de análise e o erro humano, ao mesmo tempo em que enfatiza a acessibilidade e a facilidade de uso — e não exigiu alterações no software SLEAP real.”
Os pesquisadores não alterou a tecnologia central do SLEAP, o que eles fizeram foi desenvolver um kit de ferramentas para download chamado sleap-roots (acessível como software de código aberto aqui). Com o sleap-roots, o SLEAP pode ser usado para estudar características biológicas de sistemas de raízes, como profundidade, massa e ângulo de crescimento.
Isto, juntamente com os extensos esforços de sequenciamento do genoma compreender os dados do genótipo em muitas variedades de culturas pode permitir aos cientistas usar dados fenotípicos (como o sistema radicular profundo de uma planta) para descobrir os genes responsáveis pela criação de tais características.
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Destaques
- Com essa nova maneira de usar o SLEAP, é possível estudar a profundidade e a largura do crescimento das plantas, o tamanho de seus sistemas radiculares, além de outras características físicas.
- Seu uso em plantas ajudou pesquisadores a criar a maior coleção de fenótipos de sistemas radiculares de plantas já feita.
- Além disso, ficar de olho nessas características físicas das raízes ajuda os cientistas a identificar genes associados a essas características.
- Eles podem analisar se múltiplas características são controladas pelos mesmos genes ou se são independentes.
- Isso ajuda a equipe de Salk a descobrir quais genes são mais úteis para seus projetos de plantas.
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Influência do SLEAP no melhoramento de plantas
A equipe Salk testou o pacote sleap-roots em várias plantas. Isso incluiu culturas importantes como soja, arroz e canola, bem como a planta modelo Arabidopsis thaliana — uma erva daninha florida da família da mostarda.
- Em todas essas plantas, eles descobriram que o novo método baseado em SLEAP teve melhor desempenho em comparação aos métodos existentes.
- Ele classificou dados 1.5x mais rápido, treinou o modelo de IA 10x mais rápido e até mesmo previu a estrutura da planta em novos dados 10x mais rápido.
- Ele executou todas as funções mantendo e/ou até mesmo melhorando a precisão.
Esta etapa de conectar características físicas (fenótipo) e composição genética (genótipo) é muito necessária para o objetivo de Salk de desenvolver plantas que possam armazenar mais carbono por períodos mais longos. Essas plantas precisam de sistemas de raízes mais fortes e profundos. Ao usar este software eficiente e preciso, o Iniciativa de Aproveitamento de Plantas será capaz de vincular fenótipos desejados a genes específicos com facilidade e rapidez revolucionárias.
Cientistas da Salk estão criando usinas de captura de carbono com IA: próximos passos
Ao desenvolver o SLEAP e o sleap-roots, Pereira priorizou a acessibilidade e a reprodutibilidade. Como o software e o kit de ferramentas sleap-roots estão disponíveis gratuitamente, os pesquisadores estão ansiosos para ver como o sleap-roots será utilizado globalmente. Eles já iniciou discussões com cientistas da NASA para usar a ferramenta não apenas para orientar plantas sequestradoras de carbono na Terra, mas também para analisar plantas no espaço.
A equipe colaborativa da Salk também não vai se desfazer tão cedo. Ela está pronta para assumir uma tarefa nova e inovadora — usar o SLEAP para analisar dados 3D. Eles planejam continuar melhorando, ampliando e compartilhando o SLEAP e o sleap-roots nos próximos anos. No entanto, mesmo agora, sua aplicação na Iniciativa de Aproveitamento de Plantas da Salk já está acelerando os projetos de plantas. Ela está contribuindo para os esforços do Instituto contra as mudanças climáticas.
fonte: IA ajuda cientistas a projetar plantas para combater as mudanças climáticas
