RALEIGH – Onderzoekers hebben een robot ontwikkeld en gedemonstreerd die in staat is microscopisch kleine zeefossielen te sorteren, manipuleren en identificeren. De nieuwe technologie automatiseert een moeizaam proces dat een sleutelrol speelt ons begrip bevorderen van de oceanen en het klimaat van de wereld – zowel vandaag als in het prehistorische verleden.
“Het mooie van deze technologie is dat deze is gemaakt met behulp van relatief goedkope kant-en-klare componenten, en dat we zowel de ontwerpen als de kunstmatige-intelligentiesoftware open source maken”, zegt Edgar Lobaton, co-auteur van een artikel over het werk. en universitair hoofddocent elektrische en computertechniek aan de North Carolina State University. “Ons doel is om dit instrument breed toegankelijk te maken, zodat het door zoveel mogelijk onderzoekers kan worden gebruikt om ons begrip van oceanen, biodiversiteit en klimaat te vergroten.”
De technologie, genaamd Forabot, maakt gebruik van robotica en kunstmatige intelligentie om de overblijfselen van organismen die foraminifera of forams worden genoemd fysiek te manipuleren, zodat die overblijfselen kunnen worden geïsoleerd, in beeld gebracht en geïdentificeerd.
Forams zijn protisten, plant noch dier, en komen al meer dan 100 miljoen jaar voor in onze oceanen. Wanneer forams afsterven, laten ze hun kleine schaaltjes achter, waarvan de meeste minder dan een millimeter breed zijn. Deze schelpen geven wetenschappers inzicht in de kenmerken van de oceanen zoals ze bestonden toen de forams nog leefden. Verschillende soorten foram-soorten gedijen bijvoorbeeld in verschillende soorten oceaanomgevingen, en chemische metingen kunnen wetenschappers over alles vertellen, van de chemie van de oceaan tot de temperatuur toen de schaal werd gevormd.
NCSU-onderzoek kan snellere microchips, kwantumcomputertoepassingen betekenen
Waarom het nodig is
Het evalueren van foramschelpen en fossielen is echter zowel vervelend als tijdrovend. Daarom heeft een team van technische en paleoceanografische experts Forabot ontwikkeld om het proces te automatiseren.
“Op dit moment is Forabot in staat zes verschillende soorten foram te identificeren en 27 forams per uur te verwerken – maar het verveelt nooit en wordt nooit moe”, zegt Lobaton. “Dit is een proof-of-concept-prototype, dus we zullen het aantal foram-soorten dat het kan identificeren uitbreiden. En we zijn optimistisch dat we ook het aantal forams dat het per uur kan verwerken, kunnen verbeteren.
“Bovendien heeft de Forabot op dit moment een nauwkeurigheidspercentage van 79% voor het identificeren van forams, wat beter is dan de meeste getrainde mensen.”
“Als Forabot eenmaal is geoptimaliseerd, zal het een waardevol onderzoeksapparaat zijn, waardoor ‘foram-kiezers’ van studenten hun tijd beter kunnen besteden aan het leren van meer geavanceerde vaardigheden”, zegt Tom Marchitto, co-auteur van het artikel en hoogleraar geologische wetenschappen. aan de Universiteit van Colorado, Boulder. “Door taxonomische kennis uit de gemeenschap te gebruiken om de robot te trainen, kunnen we ook de uniformiteit van foramidentificatie tussen onderzoeksgroepen verbeteren.”
NCSU-studie: Effectief onderwijs over klimaatverandering moet rekening houden met sociale attitudes
Hier ziet u hoe Forabot werkt
Eerst moeten gebruikers een monster van honderden forams wassen en zeven. Hierdoor blijven gebruikers achter met een stapel van wat lijkt op zand. Het monster van de forams wordt vervolgens in een container geplaatst die de isolatietoren wordt genoemd. Een naald aan de onderkant van de isolatietoren steekt vervolgens omhoog door het monster, waardoor een enkel fora omhoog wordt getild waar het via afzuiging uit de toren wordt verwijderd. De zuigkracht trekt het foram naar een aparte container, de beeldtoren genaamd, die is uitgerust met een geautomatiseerde camera met hoge resolutie die meerdere beelden van het foram vastlegt. Nadat de beelden zijn gemaakt, wordt het foram opnieuw door een naald opgetild totdat het via afzuiging kan worden opgepakt en in de betreffende container in een sorteerstation kan worden gedeponeerd.
“Het idee is dat onze AI de afbeeldingen kan gebruiken om te identificeren welk type foram het is, en deze dienovereenkomstig kan sorteren”, zegt Lobaton.
“We publiceren in een open source-tijdschrift en nemen de blauwdrukken en AI-software op in de aanvullende materialen bij dat artikel”, voegt Lobaton toe. “Hopelijk gaan mensen er gebruik van maken. De volgende stap voor ons is het uitbreiden van de soorten forams die het systeem kan identificeren, en het werken aan het optimaliseren van de operationele snelheid.”
'Spookbossen:' NCSU-onderzoekers waarschuwen dat zeestijging meer bomen doet verdrinken
De krant, "Forabot: geautomatiseerde isolatie en beeldvorming van planktische foraminiferen”, is gepubliceerd in het open access tijdschrift Geochemistry, Geophysics, Geosystems. De corresponderende auteur van het artikel is Turner Richmond, een recente Ph.D. afgestudeerd aan NC State. Het artikel was co-auteur van Jeremy Cole, een Ph.D. afgestudeerd aan NC State; en door Gabriella Dangler, een student aan NC State.
De er werd gewerkt met steun van de National Science Foundation, onder subsidienummer 1829930.
© Staatsuniversiteit van North Carolina
De post Nieuwe door NCSU ontwikkelde robots voor het sorteren van fossielen om klimaat- en oceaanonderzoek te helpen verscheen voor het eerst op WRAL TechWire.
