.
A inteligência artificial (IA) pode ajudar os cientistas das plantas a recolher e analisar volumes de dados sem precedentes, o que não seria possível utilizando métodos convencionais. Pesquisadores da Universidade de Zurique (UZH) usaram agora big data, aprendizado de máquina e observações de campo no jardim experimental da universidade para mostrar como as plantas respondem às mudanças no ambiente.
As alterações climáticas estão a tornar cada vez mais importante saber como as plantas podem sobreviver e prosperar num ambiente em mudança. Experimentos convencionais em laboratório mostraram que as plantas acumulam pigmentos em resposta a fatores ambientais. Até o momento, essas medições eram feitas por meio de coleta de amostras, o que exigia a retirada de uma parte da planta e, portanto, a danificação. “Este método trabalhoso não é viável quando milhares ou milhões de amostras são necessárias. Além disso, a coleta repetida de amostras danifica as plantas, o que por sua vez afeta as observações de como as plantas respondem aos fatores ambientais. Não existe um método adequado para a observação a longo prazo de plantas individuais dentro de um ecossistema”, diz Reiko Akiyama, primeira autora do estudo.
Com o apoio do Programa Universitário Prioritário de Pesquisa (URPP) “Evolução em Ação” da UZH, uma equipe de pesquisadores desenvolveu agora um método que permite aos cientistas observar plantas na natureza com grande precisão. PlantServation é um método que incorpora hardware robusto de aquisição de imagens e software baseado em aprendizagem profunda para analisar imagens de campo e funciona em qualquer tipo de clima.
Milhões de imagens apoiam hipóteses evolutivas de robustez
Usando o PlantServation, os pesquisadores coletaram imagens (vista superior) de Arabidopsis plantas nas parcelas experimentais do Campus Irchel da UZH durante três temporadas de campo (com duração de cinco meses do outono à primavera) e depois analisou as mais de quatro milhões de imagens usando aprendizado de máquina. Os dados registraram o acúmulo específico de uma espécie de um pigmento vegetal chamado “antocianina” em resposta às flutuações sazonais e anuais de temperatura, intensidade de luz e precipitação.
O PlantServation também permitiu aos cientistas replicar experimentalmente o que acontece após a especiação natural de uma espécie híbrida poliploide. Essas espécies se desenvolvem a partir de uma duplicação de todo o genoma de seus ancestrais, um tipo comum de diversificação de espécies em plantas. Muitas plantas silvestres e cultivadas, como o trigo e o café, originaram-se dessa forma.
No presente estudo, o conteúdo de antocianinas das espécies híbridas poliplóides A. kamchatica assemelhava-se ao dos seus dois ancestrais: do outono ao inverno seu teor de antocianinas era semelhante ao das espécies ancestrais originárias de uma região quente, e do inverno à primavera assemelhava-se às outras espécies de uma região mais fria. “Os resultados do estudo confirmam assim que estes poliplóides híbridos combinam as respostas ambientais dos seus progenitores, o que apoia uma hipótese de longa data sobre a evolução dos poliplóides”, diz Rie Shimizu-Inatsugi, um dos dois autores correspondentes do estudo.
Do Campus Irchel a regiões remotas
O PlantServation foi desenvolvido no jardim experimental do Campus Irchel da UZH. “Foi crucial para nós podermos utilizar o jardim do Campus Irchel para desenvolver o hardware e software do PlantServation, mas a sua aplicação vai ainda mais longe: quando combinada com a energia solar, o seu hardware pode ser utilizado mesmo em locais remotos. hardware robusto e software de código aberto, o PlantServation abre caminho para muitos outros estudos futuros de biodiversidade que usam IA para investigar outras plantas além Arabidopsis – desde culturas como o trigo até plantas silvestres que desempenham um papel fundamental para o meio ambiente”, afirma Kentaro Shimizu, autor correspondente e codiretor do URPP Evolução em Ação.
O projeto é uma colaboração interdisciplinar com a LPIXEL, uma empresa especializada em análise de imagens de IA, e institutos de pesquisa japoneses da Universidade de Kyoto e da Universidade de Tóquio, entre outros, no âmbito do Esquema de Financiamento de Estratégia Global e Parcerias da UZH Global Affairs e do International Leading Programa de bolsas de pesquisa da Sociedade Japonesa para a Promoção da Ciência (JSPS). O projeto também recebeu financiamento da Swiss National Science Foundation (SNSF).
Parceria Estratégica com a Universidade de Quioto
A Universidade de Kyoto é uma das universidades parceiras estratégicas da UZH. A parceria estratégica garante que as colaborações de investigação de elevado potencial receberão o apoio necessário para prosperar, por exemplo através da Estratégia Global UZH e do Esquema de Financiamento de Parcerias. Nos últimos anos, vários projetos conjuntos de pesquisa entre a Universidade de Kyoto e a UZH já receberam financiamento, entre eles o “PlantServation”.
.
