Estamos prejudicando a flora não apenas pelo desmatamento, mas também pelas emissões tóxicas. Para combater as mudanças climáticas e manter a temperatura global sob controle, o Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) deixou bem claro que a remoção de carbono é imprescindível. Nesse sentido, cientistas do Instituto Salk estão criando plantas de captura de carbono com inteligência artificial, ao mesmo tempo que aprimoram seus sistemas radiculares. Essa otimização visa aumentar a quantidade de carbono armazenado e prolongar o tempo de armazenamento.
Uma colaboração inédita no Instituto Salk está utilizando um software inteligente chamado SLEAP para analisar as características das plantas. Isso ajuda a acelerar o desenvolvimento de plantas que combatem as mudanças climáticas. O SLEAP é um programa de computador fácil de usar que utiliza inteligência artificial (IA) para monitorar diferentes características do crescimento das raízes . Inicialmente, foi criado pelo pesquisador do Salk, Talmo Pereira, para acompanhar o movimento de animais em laboratório. Agora, Pereira e o professor Wolfgang Busch, também do Salk e especialista em plantas, estão trabalhando na aplicação do SLEAP em plantas.
Busch, que ocupa a Cátedra Hess em Ciências Vegetais no Instituto Salk, afirmou: “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 profissional do software da Talmo, e será uma ferramenta indispensável em meu laboratório daqui para frente.”
Por que o SLEAP é melhor?
O que diferencia o SLEAP é o uso inovador tanto da visão computacional (a capacidade dos computadores de compreender imagens) quanto do aprendizado profundo (um tipo de abordagem de IA que treina computadores para aprender e funcionar como o cérebro humano). Essa combinação permite que os pesquisadores analisem imagens sem precisar examinar cada pixel manualmente. Em vez disso, eles podem simplesmente pular essa etapa demorada e passar diretamente da imagem para a identificação de características específicas da planta.
Elizabeth Berrigan , analista de bioinformática no laboratório de Busch e uma das primeiras autoras do estudo, afirmou: “Criamos um protocolo robusto, validado em diversos tipos de plantas, que reduz o tempo de análise e o erro humano, ao mesmo tempo que enfatiza a acessibilidade e a facilidade de uso — e não exigiu nenhuma alteração no software SLEAP.”
Os pesquisadores não alteraram a tecnologia central do SLEAP ; o que fizeram foi desenvolver um conjunto 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 radiculares, como profundidade, massa e ângulo de crescimento.
Isso, juntamente com os extensos esforços de sequenciamento genômico para compreender os dados de genótipo em muitas variedades de culturas, pode permitir que os cientistas usem dados fenotípicos (como o sistema radicular profundo de uma planta) para descobrir os genes responsáveis pela criação dessas 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 essencial para o objetivo do Instituto Salk de desenvolver plantas capazes de armazenar mais carbono por períodos mais longos. Essas plantas precisam de sistemas radiculares mais fortes e profundos. Ao utilizar este software eficiente e preciso, a Iniciativa de Aproveitamento do Potencial das Plantas poderá vincular os 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 conjunto de ferramentas sleap-roots estão disponíveis gratuitamente, os pesquisadores estão ansiosos para ver como o sleap-roots será utilizado globalmente. Eles já iniciaram conversas com cientistas da NASA sobre o uso da 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 desenvolver plantas para combater as mudanças climáticas
