Los investigadores han desarrollado un programa de inteligencia artificial (IA) que puede proporcionar automáticamente identificación a nivel de especie de organismos marinos microscópicos. El siguiente paso es incorporar la IA en un sistema robótico que ayudará a mejorar nuestra comprensión de los océanos del mundo. tanto ahora como en nuestro pasado prehistórico.

Específicamente, el programa de IA ha demostrado ser capaz de identificar seis especies de foraminíferos, o foraminíferos:organismos que han prevalecido en los océanos de la Tierra durante más de 100 millones de años.

Los foraminíferos son protistas, ni vegetal ni animal. Cuando mueran dejan atrás sus minúsculos caparazones, 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 foraminíferos estaban vivos. Por ejemplo, diferentes tipos de especies de foraminíferos prosperan en diferentes tipos de entornos 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.

Sin embargo, evaluar esas conchas y fósiles de foraminíferos es tedioso y requiere mucho tiempo. Es por eso que un equipo interdisciplinario de investigadores, con experiencia que va desde la robótica hasta la paleoceanografía, está trabajando para automatizar el proceso.

"En este punto, la IA identifica correctamente los foraminíferos aproximadamente el 80 por ciento de las veces, que es mejor que la mayoría de los humanos entrenados, "dice Edgar Lobaton, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad Estatal de Carolina del Norte y coautor de un artículo sobre el trabajo.

"Pero esto es solo una prueba de concepto. Esperamos que el sistema mejore con el tiempo, porque el aprendizaje automático significa que el programa se volverá más preciso y más consistente con cada iteración. También planeamos expandir el ámbito de la IA, para que pueda identificar al menos 35 especies de foraminíferos, en lugar de los seis actuales ".

El sistema actual funciona colocando un foram bajo un microscopio capaz de tomar fotografías. Un anillo de LED ilumina el foram desde 16 direcciones, una a la vez, mientras toma una imagen del foraminífero con cada cambio de luz. Estas 16 imágenes se combinan para proporcionar la mayor cantidad de información geométrica posible sobre la forma del foraminífero. Luego, la IA usa esta información para identificar la especie del foraminífero.

El escaneo e identificación toma solo unos segundos, y ya es tan rápido, o más rápido, que los expertos humanos más rápidos.

"Más, la IA no se cansa ni se aburre, "Lobaton dice." Este trabajo demuestra el primer paso exitoso hacia la construcción de una plataforma robótica que podrá identificar, recoger y clasificar foraminíferos automáticamente ".

Lobaton y sus colaboradores han recibido una beca de la National Science Foundation (NSF), a partir de enero de 2019, para construir el sistema robótico completamente funcional.

"Este trabajo es importante porque los océanos cubren alrededor del 70 por ciento de la superficie de la Tierra y juegan un papel enorme en su clima," "dice Tom Marchitto, profesor asociado de ciencias geológicas en la Universidad de Colorado, Roca, y autor correspondiente del artículo.

"Los foraminíferos son omnipresentes en nuestros océanos, y la química de sus conchas registra las características físicas y químicas de las aguas en las que crecieron. Estos pequeños organismos dan testimonio de propiedades pasadas como la temperatura, salinidad, acidez y concentraciones de nutrientes. A su vez, podemos usar esas propiedades para reconstruir la circulación oceánica y el transporte de calor durante eventos climáticos pasados.

"Esto es importante porque la humanidad se encuentra en medio de una 'experimento' climático a escala global debido a nuestra emisión de gases de efecto invernadero, ", Dice Marchitto." Para predecir los resultados de ese experimento, necesitamos una mejor comprensión de cómo se comporta el clima de la Tierra cuando se altera su equilibrio energético. La nueva IA, y el sistema robótico que habilitará, podría acelerar significativamente nuestra capacidad para aprender más sobre la relación entre el clima y los océanos a lo largo de vastas escalas de tiempo ".

El papel, "Identificación automatizada a nivel de especie de foraminíferos plancticos utilizando redes neuronales convolucionales, en comparación con el desempeño humano, "se publica en la revista Micropaleontología marina .