13 мая, понедельник
С картинками
Текстовый вид
ru
Украинский
Русский
Вчені використовують ШІ для створення рослин, що поглинають вуглець
Вчені використовують ШІ для створення рослин, що поглинають вуглець

Вчені використовують ШІ для створення рослин, що поглинають вуглець

Унікальне партнерство Salk використовує програмне забезпечення глибокого навчання, відоме як SLEAP, для вивчення характеристик рослин, прискорюючи розвиток рослин, здатних боротися зі зміною клімату.

Міжурядова група експертів зі зміни клімату (IPCC) заявила, що видалення вуглецю має вирішальне значення для боротьби зі зміною клімату та стримування зростання глобальної температури. Відповідно до цього вчені з Salk використовують природну здатність рослин поглинати вуглекислий газ, зміцнюючи їх кореневу систему. Ця оптимізація спрямована на збільшення кількості накопиченого вуглецю та продовження тривалості його зберігання.

Щоб спроектувати ці кліматозберігаючі рослини, вчені Солка Harnessing Plants Initiative використовують новий складний дослідницький інструмент під назвою SLEAP — просте у використанні програмне забезпечення штучного інтелекту (AI), яке відстежує численні особливості росту коренів. Створений співробітником Salk Талмо Перейра, SLEAP спочатку був розроблений для відстеження руху тварин у лабораторії. Тепер Перейра об’єднався з дослідником рослин і колегою Солка, професором Вольфгангом Бушем, щоб застосувати SLEAP до рослин.

Передові дослідження з SLEAP

У дослідженні, опублікованому в Plant Phenomics, Буш і Перейра дебютують з новим протоколом для використання SLEAP для аналізу фенотипів коренів рослин — наскільки глибоко і широко вони ростуть, наскільки масивними стають їхні кореневі системи та інші фізичні властивості, які до SLEAP були виснажливими. для вимірювання. Застосування SLEAP до рослин уже дозволило дослідникам створити найрозширеніший на сьогодні каталог фенотипів кореневої системи рослин.

Щобільше, відстеження цих фізичних характеристик кореневої системи допомагає вченим знайти гени, пов’язані з цими характеристиками, а також те, чи визначаються численні характеристики коренів одними генами чи незалежно. Це дозволяє команді Солка визначити, які гени є найбільш корисними для дизайну їхніх рослин.

«Ця співпраця є справжнім свідченням того, що робить науку Salk такою особливою та впливовою», — каже Перейра. «Ми не просто «позичаємо» з різних дисциплін — ми справді ставимо їх на рівних, щоб створити щось більше, ніж сума його частин».

До використання SLEAP відстеження фізичних характеристик як рослин, так і тварин вимагало багато праці, що сповільнювало науковий процес. Якби дослідники хотіли проаналізувати зображення рослини, їм потрібно було б вручну позначити частини зображення, які були та не були рослиною, — кадр за кадром, частина за частиною, піксель за пікселем. Лише тоді можна було б застосувати старіші моделі ШІ для обробки зображення та збору даних про структуру заводу.

Що відрізняє SLEAP від ​​унікального використання як комп’ютерного зору (здатність комп’ютерів розуміти зображення), так і глибокого навчання (підхід штучного інтелекту для навчання комп’ютера навчанню та роботі, як людський мозок). Ця комбінація дозволяє дослідникам обробляти зображення, не переміщаючись піксель за пікселем, натомість пропускаючи цей проміжний трудомісткий крок, щоб перейти прямо від вхідного зображення до визначених особливостей рослини.

«Ми створили надійний протокол, перевірений на багатьох типах установок, який скорочує час аналізу та людські помилки, наголошуючи на доступності та простоті використання — і він не потребує змін у фактичному програмному забезпеченні SLEAP», — каже перший автор Елізабет Берріган, аналітик з біоінформатики в лабораторії Буша.

Вплив SLEAP на селекцію рослин

Не змінюючи базову технологію SLEAP, дослідники розробили завантажуваний інструментарій для SLEAP під назвою sleap-roots. За допомогою Sleap-roots SLEAP може обробляти біологічні властивості кореневих систем, як-от глибину, масу та кут росту.
Команда Солка випробувала пакет «сплячі корені» на різноманітних рослинах, у тому числі на культурних рослинах, таких як соєві боби, рис і ріпак, а також на модельному виді рослин Arabidopsis thaliana — квітучому бур’яні з родини гірчичних. На різних випробуваних рослинах вони виявили, що новий метод, заснований на SLEAP, перевершує існуючі практики, створюючи анотації в 1,5 раза швидше, навчаючи модель штучного інтелекту в 10 разів швидше та прогнозуючи структуру рослин на основі нових даних у 10 разів швидше, все з однаковою або кращою точністю. ніж раніше.

Разом із масштабними зусиллями з секвенування геному для з’ясування даних генотипу великої кількості сортів сільськогосподарських культур, ці фенотипічні дані, такі як коренева система рослини, що росте особливо глибоко в ґрунті, можуть бути екстрапольовані, щоб зрозуміти гени, відповідальні за створення цієї особливо глибокої кореневої системи.

Цей крок — з’єднання фенотипу та генотипу — має вирішальне значення в місії Солка зі створення рослин, які довше утримують більше вуглецю, оскільки цим рослинам знадобляться глибші та міцніші кореневі системи. Впровадження цього точного та ефективного програмного забезпечення дозволить Harnessing Plants Initiative пов’язувати бажані фенотипи з цільовими генами з новаторською легкістю та швидкістю.

«Ми вже змогли створити найбільший каталог фенотипів кореневої системи рослин на сьогодні, що дійсно прискорює наші дослідження для створення рослин, що вловлюють вуглець, які борються зі зміною клімату», — говорить Буш, голова кафедри рослинництва Хесса в Salk. «Завдяки професійній розробці програмного забезпечення Talmo SLEAP дуже легко застосувати та використовувати, і він стане незамінним інструментом у моїй лабораторії».

Під час створення SLEAP і Sleap-roots Перейра в першу чергу думав про доступність і відтворюваність. Оскільки програмне забезпечення та набір інструментів Sleap-roots є безкоштовними, дослідники з нетерпінням чекають того, як Sleap-Roots використовуватимуть у всьому світі. Вони вже почали обговорення з вченими NASA, сподіваючись використовувати цей інструмент не тільки для допомоги рослинам, що поглинають вуглець на Землі, але й для вивчення рослин у космосі.

У Salk команда співпраці ще не готова до розпуску — вони вже беруться за новий виклик аналізу 3D-даних за допомогою SLEAP. Зусилля щодо вдосконалення, розширення та спільного використання SLEAP і Sleap-roots триватимуть протягом наступних років, але їх використання в Ініціативі Salk Harnessing Plants Initiative вже прискорює проектування рослин і допомагає Інституту вплинути на зміну клімату.

Источник материала
Поделиться сюжетом