Новая система, сочетающая быструю визуализацию с искусственным интеллектом, может помочь ученым построить полную картину нынешних и исторических изменений окружающей среды путем быстрого и точного анализа пыльцы.

Пыльцевые зерна разных видов растений уникальны и узнаваемы по форме. Анализ того, какие пыльцевые зерна улавливаются в таких образцах, как керны отложений из озер, помогает ученым понять, какие растения процветали в тот или иной момент истории, потенциально насчитывающий тысячи или миллионы лет.

До сих пор ученые вручную подсчитывали типы пыльцы в отложениях или в пробах воздуха с помощью светового микроскопа — специализированная и трудоемкая задача.

Теперь ученые из Университета Эксетера и Университета Суонси объединяют передовые технологии, включая проточную цитометрию и искусственный интеллект, для создания системы, способной идентифицировать и классифицировать пыльцу с гораздо большей скоростью.

Помимо создания более полной картины прошлой флоры, команда надеется, что однажды эту технологию можно будет применить для более точных измерений пыльцы в сегодняшних условиях, что может помочь страдающим сенной лихорадкой смягчить симптомы. Статья называется «Дедуктивная автоматическая классификация пыльцы в образцах окружающей среды с помощью исследовательского глубокого обучения и проточной цитометрии с визуализацией» и опубликована в журнале Новый фитолог.

Доктор Энн Пауэр из Эксетерского университета сказала: «Пыльца является важным индикатором окружающей среды, и составление мозаики различных типов пыльцы в атмосфере, как сегодня, так и в прошлом, может помочь нам составить картину биоразнообразия. и изменение климата».

«Однако распознавание того, к какому виду растений относится пыльца, под микроскопом невероятно трудоемко и не всегда возможно. Система, которую мы разрабатываем, значительно сократит время, которое это занимает, и улучшит классификации. Это означает, что мы можем построить более полную картину пыльцы в окружающей среде гораздо быстрее, показывая, как климат, человеческая деятельность и биоразнообразие изменились с течением времени, или лучше понять, какие аллергены содержатся в воздухе, которым мы дышим».

Команда уже использовала систему для автоматического анализа 5500-летнего фрагмента ядра озерных отложений, быстро классифицировав более тысячи пыльцевых зерен. Раньше на подсчет и классификацию у специалиста уходило до восьми часов — задача, которую новая система выполняла менее чем за час.

Новая система использует визуализирующую проточную цитометрию — технологию, которая обычно используется для исследования клеток в медицинских исследованиях, чтобы быстро получить изображения пыльцы. Затем был разработан уникальный тип искусственного интеллекта, основанный на глубоком обучении, позволяющий идентифицировать различные типы пыльцы в образце окружающей среды. Это позволяет проводить эти различия, даже если выборка несовершенна.

Доктор Клэр Барнс из Университета Суонси сказала: «До сих пор разрабатываемые системы искусственного интеллекта для классификации пыльцы учатся и тестируются на одних и тех же библиотеках пыльцы, что означает, что каждый образец идеален и принадлежит к видам, ранее замеченным сетью. Эти системы не способны распознавать пыльцу из окружающей среды, которая подверглась некоторым изменениям на своем пути, а также классифицировать пыльцу, не включенную в учебные библиотеки».

«Включение уникальной версии глубокого обучения в нашу систему означает, что искусственный интеллект стал умнее и применяет более гибкий подход к обучению. Он может работать с изображениями низкого качества и может использовать общие видовые характеристики, чтобы предсказать, к какому семейству растений принадлежит пыльца даже если система не видела этого раньше во время обучения».

В ближайшие годы команда надеется усовершенствовать и запустить новую систему, а также использовать ее, чтобы узнать больше о пыльце трав, которая является особым раздражителем для страдающих сенной лихорадкой. Доктор Пауэр сказал: «Некоторые пыльцы трав более аллергенны, чем другие. Если мы сможем лучше понять, какая пыльца преобладает в определенное время, это приведет к улучшению прогноза пыльцы, что может помочь людям с сенной лихорадкой спланировать снижение воздействия. »