Lo que distingue a SLEAP es su uso único de la visión por computadora (la capacidad de las computadoras para comprender imágenes) y el aprendizaje profundo (un enfoque de inteligencia artificial para entrenar una computadora para que aprenda y funcione como el cerebro humano). Esta combinación permite a los investigadores procesar imágenes sin mover píxel a píxel, omitiendo en lugar de ello este paso intermedio, que requiere mucha mano de obra, para pasar directamente de la entrada de la imagen a las características definidas de la planta.

"Creamos un protocolo sólido validado en múltiples tipos de plantas que reduce el tiempo de análisis y el error humano, al tiempo que enfatiza la accesibilidad y la facilidad de uso, y no requirió cambios en el software SLEAP real", dice la primera autora Elizabeth Berrigan, una analista de bioinformática en el laboratorio de Busch.

Sin modificar la tecnología básica de SLEAP, los investigadores desarrollaron un conjunto de herramientas descargable para SLEAP llamado sleap-roots (disponible como software de código abierto aquí). Con sleap-roots, SLEAP puede procesar rasgos biológicos de los sistemas de raíces como la profundidad, la masa y el ángulo de crecimiento.

El equipo probó el paquete de raíces sleap en una variedad de plantas, incluidas plantas de cultivo como soja, arroz y canola, así como la especie de planta modelo Arabidopsis thaliana, una maleza con flores de la familia de la mostaza. En toda la variedad de plantas probadas, descubrieron que el novedoso método basado en SLEAP superaba las prácticas existentes al realizar anotaciones 1,5 veces más rápido, entrenar el modelo de IA 10 veces más rápido y predecir la estructura de la planta a partir de nuevos datos 10 veces más rápido, todo con el mismo o mejor precisión que antes.

Junto con los esfuerzos masivos de secuenciación del genoma para dilucidar los datos genotípicos en un gran número de variedades de cultivos, estos datos fenotípicos, como el sistema de raíces de una planta que crece especialmente en lo profundo del suelo, se pueden extrapolar para comprender los genes responsables de crear ese sistema de raíces especialmente profundo.

Este paso (conectar fenotipo y genotipo) es crucial en la misión de Salk de crear plantas que retengan más carbono y durante más tiempo, ya que esas plantas necesitarán sistemas de raíces diseñados para ser más profundos y robustos. La implementación de este software preciso y eficiente permitirá a la Iniciativa de Aprovechamiento de Plantas conectar fenotipos deseables con genes seleccionables con una facilidad y velocidad innovadoras.