Los científicos de la Universidad de Aberystwyth están desarrollando nuevas herramientas de inteligencia artificial que miden automáticamente las semillas y las vainas de las plantas para obtener mejores variedades de cultivos.
por la Universidad de Aberystwyth
Dirigido por investigadores del Instituto de Ciencias Biológicas, Ambientales y Rurales y del Departamento de Informática de la universidad, el estudio demuestra el poder de las aplicaciones específicas de la inteligencia artificial para mejorar la calidad de nuestros cultivos. El trabajo se publica en la revista GigaScience .
Las formas tradicionales de registrar las características de la fruta de una planta, como su forma y tamaño, requieren mucho trabajo y mucho tiempo, y son propensas a errores humanos.
Los investigadores han abordado el desafío con una nueva herramienta impulsada por inteligencia artificial que analiza imágenes para reconocer las vainas de semillas y medirlas con gran precisión.
La nueva herramienta puede medir una variedad de características, incluida la longitud, el ancho, el área y el volumen de las vainas, todas las cuales contribuyen al rendimiento y, por lo tanto, a la rentabilidad.
La investigación vincula estos rasgos físicos con regiones genéticas específicas que influyen en la forma y el tamaño de las vainas, lo que ayuda a los científicos a identificar los genes.
La identificación de estos genes ayuda a los científicos a comprender mejor el crecimiento y desarrollo de las plantas. Estos descubrimientos proporcionan valiosos objetivos para el mejoramiento de cultivos, lo que permite mejorar características como el rendimiento, la forma y la resiliencia.
Estas nuevas herramientas de IA podrían, en principio, aplicarse a la fruta de cualquier planta, y los investigadores las han estado probando en las semillas de muchos cultivos, incluida la colza, las coles e incluso cereales como la avena, la cebada y el trigo.
Kieran Atkins, investigador de doctorado y líder del proyecto IBERS en la Universidad de Aberystwyth, afirmó: «Herramientas de IA como la que hemos desarrollado tienen el potencial de revolucionar la forma en que desarrollamos nuevas variedades de cultivos. Es realmente revolucionario. Nuestro algoritmo recopiló datos de más de 300.000 frutas, lo que subraya la capacidad del aprendizaje profundo como herramienta robusta para el fenotipado de poblaciones muy grandes».
Uno de los aspectos más emocionantes de este trabajo es la accesibilidad que ofrece al fenotipado a gran escala. Al eliminar las barreras técnicas y de tiempo, el aprendizaje profundo permite a más investigadores explorar las características de las plantas a una escala que antes no era viable. Se trata de abrir nuevas posibilidades de descubrimiento e innovación en la ciencia vegetal.
El profesor John Doonan, director del Centro Nacional de Fenómica de Plantas, añadió: «Los resultados demuestran que la IA de aprendizaje profundo puede proporcionar datos con la calidad y precisión necesarias para el análisis genético y el mejoramiento. Esto demuestra cómo la imagenología avanzada y la IA pueden transformar la manera en que relacionamos la forma de las plantas con la función genética».
Inicialmente, desarrollamos las herramientas para una pequeña maleza que se utiliza a menudo como modelo en laboratorios de todo el mundo, pero enfoques muy similares funcionan de maravilla en cultivos de brasicáceas. Este es un paso importante hacia un fenotipado escalable y rico en datos que no solo acelera la investigación, sino que también respalda enfoques más predictivos para la mejora de los cultivos.
El equipo ha puesto a disposición en línea su herramienta MorphPod, lo que permite a los investigadores de todo el mundo replicar o adaptar el sistema para su uso con otras especies de plantas.
Más información: Kieran Atkins et al., Desbloqueando el poder de la IA para el fenotipado de la morfología del fruto en Arabidopsis, GigaScience (2024). DOI: 10.1093/gigascience/giae123
