RALEIGH- Los investigadores han desarrollado y demostrado un robot capaz de clasificar, manipular e identificar fósiles marinos microscópicos. La nueva tecnología automatiza un tedioso proceso que juega un papel clave en avanzando en nuestra comprensión de los océanos y el clima del mundo, tanto hoy como en el pasado prehistórico.
"La belleza de esta tecnología es que se fabrica utilizando componentes disponibles en el mercado relativamente económicos, y estamos haciendo que tanto los diseños como el software de inteligencia artificial sean de código abierto", dice Edgar Lobaton, coautor de un artículo sobre el trabajo. y profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad Estatal de Carolina del Norte. "Nuestro objetivo es hacer que esta herramienta sea ampliamente accesible, para que pueda ser utilizada por el mayor número posible de investigadores para avanzar en nuestra comprensión de los océanos, la biodiversidad y el clima".
La tecnología, llamada Forabot, utiliza robótica e inteligencia artificial para manipular físicamente los restos de organismos llamados foraminíferos o foraminíferos, de modo que esos restos puedan aislarse, tomar imágenes e identificarse.
Los forams son protistas, ni vegetales ni animales, y han prevalecido en nuestros océanos durante más de 100 millones de años. Cuando los forams mueren, dejan atrás sus diminutas conchas, la mayoría de menos de un milímetro de ancho. Estas conchas brindan a los científicos información sobre las características de los océanos tal como existían cuando los forams estaban vivos. Por ejemplo, diferentes tipos de especies de foram prosperan en diferentes tipos de ambientes oceánicos, y las mediciones químicas pueden informar a los científicos sobre todo, desde la química del océano hasta su temperatura cuando se estaba formando la capa.
¿Por qué es necesario?
Sin embargo, la evaluación de conchas y fósiles de foros es tediosa y requiere mucho tiempo. Es por eso que un equipo de expertos en ingeniería y paleoceanografía desarrolló Forabot para automatizar el proceso.
"En este punto, Forabot es capaz de identificar seis tipos diferentes de foros y procesar 27 foros por hora, pero nunca se aburre ni se cansa", dice Lobaton. “Este es un prototipo de prueba de concepto, por lo que ampliaremos la cantidad de especies de foramen que puede identificar. Y somos optimistas de que también podremos mejorar la cantidad de foros que puede procesar por hora.
"Además, en este punto, el Forabot tiene una tasa de precisión del 79% para identificar foramios, lo cual es mejor que la mayoría de los humanos capacitados".
"Una vez que se haya optimizado Forabot, será una valiosa pieza de equipo de investigación, que permitirá a los estudiantes 'recolectores de foros' dedicar mejor su tiempo a aprender habilidades más avanzadas", afirma Tom Marchitto, coautor del artículo y profesor de ciencias geológicas. en la Universidad de Colorado, Boulder. "Al utilizar conocimientos taxonómicos de origen comunitario para entrenar al robot, también podemos mejorar la uniformidad de la identificación de foros entre los grupos de investigación".
Así es como funciona Forabot
Primero, los usuarios tienen que lavar y tamizar una muestra de cientos de foramios. Esto deja a los usuarios con un montón de lo que parece arena. Luego, la muestra de foramios se coloca en un recipiente llamado torre de aislamiento. Luego, una aguja en la parte inferior de la torre de aislamiento se proyecta hacia arriba a través de la muestra, levantando un único foro hacia arriba donde se retira de la torre mediante succión. La succión arrastra el foro a un contenedor separado llamado torre de imágenes, que está equipado con una cámara automatizada de alta resolución que captura múltiples imágenes del foro. Después de tomar las imágenes, el foro se levanta nuevamente con una aguja hasta que se puede aspirar y depositar en el contenedor correspondiente en una estación de clasificación.
"La idea es que nuestra IA pueda usar las imágenes para identificar qué tipo de foro es y clasificarlo en consecuencia", dice Lobaton.
"Estamos publicando en una revista de código abierto e incluimos los planos y el software de IA en los materiales complementarios de ese artículo", añade Lobaton. “Con suerte, la gente lo aprovechará. El siguiente paso para nosotros es ampliar los tipos de foros que el sistema puede identificar y trabajar para optimizar la velocidad operativa”.
El papel, "Forabot: Aislamiento e imágenes automatizados de foraminíferos planctónicos”, se publica en la revista de acceso abierto Geochemistry, Geophysics, Geosystems. El autor correspondiente del artículo es Turner Richmond, un reciente Ph.D. Graduado del estado de Carolina del Norte. El artículo fue coautor de Jeremy Cole, Ph.D. graduado de NC State; y por Gabriella Dangler, estudiante de NC State.
El el trabajo fue hecho con el apoyo de la Fundación Nacional de Ciencias, bajo el número de subvención 1829930.
© Universidad Estatal de Carolina del Norte
El puesto Nuevos robots de clasificación de fósiles desarrollados por NCSU para ayudar a la investigación climática y oceánica apareció por primera vez en WRAL TechWire.
