Un sistema emergente che combina l’imaging rapido con l’intelligenza artificiale potrebbe aiutare gli scienziati a costruire un quadro completo dei cambiamenti ambientali attuali e storici, analizzando in modo rapido e accurato i pollini.
I granelli di polline di diverse specie vegetali sono unici e identificabili in base alla loro forma. Analizzare quali granuli di polline vengono catturati in campioni come i nuclei di sedimenti dei laghi aiuta gli scienziati a capire quali piante prosperavano in un dato momento della storia, potenzialmente risalenti a migliaia o milioni di anni fa.
Fino ad ora, gli scienziati hanno contato manualmente i tipi di pollini nei sedimenti o nei campioni di aria utilizzando un microscopio ottico: un compito specializzato e dispendioso in termini di tempo.
Ora, gli scienziati dell’Università di Exeter e dell’Università di Swansea stanno combinando tecnologie all’avanguardia tra cui la citometria a flusso per immagini e l’intelligenza artificiale per costruire un sistema in grado di identificare e classificare il polline a velocità molto più rapide. I loro progressi sono pubblicati oggi in un documento di ricerca in Nuovo fitologo. Oltre a costruire un quadro più completo della flora del passato, il team spera che un giorno la tecnologia possa essere applicata a letture più accurate dei pollini nell’ambiente odierno, il che potrebbe aiutare chi soffre di raffreddore da fieno a mitigare i sintomi.
La dott.ssa Ann Power, dell’Università di Exeter, ha dichiarato: “Il polline è un importante indicatore ambientale e mettere insieme il puzzle dei diversi tipi di pollini presenti nell’atmosfera, sia oggi che in passato, può aiutarci a costruire un quadro della biodiversità e dell’ambiente”. cambiamento climatico.
“Tuttavia, riconoscere al microscopio a quale specie vegetale appartiene il polline è incredibilmente dispendioso in termini di manodopera e non è sempre possibile. Il sistema che stiamo sviluppando ridurrà drasticamente il tempo necessario e migliorerà le classificazioni. Ciò significa che possiamo costruire un quadro più ricco di pollini nell’ambiente molto più rapidamente, rivelando come il clima, l’attività umana e la biodiversità sono cambiati nel tempo, o capire meglio quali sono gli allergeni nell’aria che respiriamo”.
Il team ha già utilizzato il sistema per analizzare automaticamente una fetta di sedimento lacustre risalente a 5.500 anni fa, classificando rapidamente oltre un migliaio di granuli di polline. In passato, uno specialista avrebbe impiegato fino a otto ore per contare e classificare, un compito che il nuovo sistema ha completato in ben meno di un’ora.
Il nuovo sistema utilizza la citometria a flusso per immagini, una tecnologia che viene generalmente utilizzata per studiare le cellule nella ricerca medica, per catturare rapidamente immagini di pollini. È stato quindi sviluppato un tipo unico di intelligenza artificiale basato sul deep learning per identificare i diversi tipi di polline in un campione ambientale. Questo è in grado di fare queste distinzioni anche quando il campione è imperfetto.
La dottoressa Claire Barnes, dell’Università di Swansea, ha dichiarato: “Fino ad ora, i sistemi di intelligenza artificiale in fase di sviluppo per classificare i pollini imparano e testano le stesse librerie di pollini, il che significa che ogni campione è perfetto e appartiene a specie precedentemente viste dalla rete. Questi sistemi non sono in grado di riconoscere i pollini provenienti dall’ambiente che hanno subito alcuni colpi lungo il percorso, né di classificare i pollini non inclusi nelle librerie di formazione. Incorporare una versione unica di deep learning nel nostro sistema significa che l’intelligenza artificiale è più intelligente e applica un approccio più flessibile approccio all’apprendimento. Può gestire immagini di scarsa qualità e può utilizzare le caratteristiche condivise delle specie per prevedere a quale famiglia di piante appartiene il polline anche se il sistema non lo ha mai visto prima durante l’addestramento.”
Nei prossimi anni, il team spera di perfezionare e lanciare il nuovo sistema e di utilizzarlo per saperne di più sul polline delle graminacee, un elemento particolarmente irritante per chi soffre di raffreddore da fieno. Il dottor Power ha dichiarato: “Alcuni pollini di graminacee sono più allergenici di altri. Se riuscissimo a capire meglio quali pollini sono prevalenti in momenti specifici, ciò porterebbe a miglioramenti nelle previsioni dei pollini che potrebbero aiutare le persone con raffreddore da fieno a ridurre la loro esposizione”.
La ricerca è supportata dal National Environment Research Council (NERC) e dal National Institutes of Health degli Stati Uniti.
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