• Català
  • English
  • Español

Cercar Notícies

2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 | 2011 | 2010
2 abr. 2019

Notícies: Intel·ligència artificial per mesurar arrels

 

  • Un equip multidisciplinari del CRAG i de La Salle-URL ha desenvolupat un software que utilitza l'aprenentatge artificial per mesurar arrels de plantes de forma precisa
  • L'anàlisi de l'arrel és essencial en la recerca acadèmica i l'aplicada l'agricultura
  • El programari, anomenat MyRoot, estalvia molt temps als investigadors i en el futur pot ser una eina útil en agricultura

 

Un equip interdisciplinari del Centre de Recerca en Agrigenòmica (CRAG) i de La Salle-Universitat Ramon Llull ha desenvolupat un programari que, mitjançant processament d'imatges i aprenentatge artificial, permet als investigadors semi-automatitzar l'anàlisi de la longitud de l'arrel de petites plantes d'Arabidopsis thaliana. El programari, denominat MyRoot, s'ha posat a disposició de la comunitat investigadora perquè el puguin utilitzar gratuïtament. Als investigadors del CRAG, MyRoot ja els ha estalviat una gran quantitat de temps que abans dedicaven a mesurar arrels. L'elevada eficàcia i precisió de MyRoot s'ha analitzat en un article que es publica a la revista especialitzada The Plant Journal.

 

L'arrel: un element clau en l'agricultura

 

L'arrel és un òrgan essencial per al desenvolupament de la planta i el seu creixement. A més d'ancorar la planta a terra, l'arrel absorbeix l'aigua i els nutrients del sòl. Per això, poder-la analitzar és fonamental tant en la investigació acadèmica com en l'aplicada a l'agricultura. Al laboratori del CRAG dirigit per Ana I. Caño-Delgado estudien l'efecte de la senyalització per hormones esteroidees en el desenvolupament de l'arrel, utilitzant la petita planta model Arabidopsis thaliana. Per això, els investigadors han de mesurar la longitud de gran quantitat d'arrels de plàntules d'arabidopsis amb diferents alteracions genètiques i sotmeses a condicions diverses. Gràcies a aquestes investigacions, recentment van descobrir com crear plantes més resistents a la sequera sense afectar el seu creixement.

 

Isabel Betegón-Putze porta tres anys realitzant la seva tesi doctoral al CRAG, i en aquest temps ha passat moltes hores mesurant arrels d’arabidopsis en fotos. "Havia provat softwares d'anàlisi semiautomàtic però tots resultaven poc precisos o molt difícils d'utilitzar", explica Betegón-Putze. La seva directora de tesi, Ana I. Caño-Delgado, li va proposar que col·laboressin amb el grup de l'enginyer Xavier Sevillano del Grup de Recerca en Tecnologies Mèdia de La Salle-URL per desenvolupar ells mateixos un programari que agilitzés aquest procés.

 

Machine learning for measuring roots

MyRoot: intel·ligència artificial per estalviar temps

 

D'aquesta manera, Isabel Betegón-Putze va treballar colze a colze amb l'enginyer informàtic de l'equip de Sevillano, Alejandro González, per dissenyar un programari que fos amigable per a un usuari provinent del camp de la biologia. "Un dels punts forts de MyRoot és que, a part de ser molt precís, és molt usable per a l'usuari final. Per a això ha estat clau incloure a biòlegs de plantes com la Isabel en el procés de desenvolupament, tenint en compte les seves opinions i necessitats ", explica Alejandro González.

 

Un dels reptes que havia de salvar el nou programari era el substituir a un investigador entrenat en diferenciar la tija i l'arrel d'arabidopsis en petites plàntules de pocs dies crescudes in vitro, ja que en aquest estadi els dos tenen un aspecte molt similar. Per a això, l'equip del CRAG i La Salle va utilitzar tècniques de machine learning, entrenant a l'algoritme amb plàntules amb una varietat de mutacions, edats, etc. "El que hem fet és ensinistrar al sistema exposant-lo a moltes situacions diferents" explica Xavier Sevillano. "Gràcies a l'ús d'aprenentatge artificial a MyRoot, el programari és molt precís en mesurar arrels, i permet als seus usuaris utilitzar-lo amb un grau de confiança molt elevat", afegeix.

 

En l'article publicat a The Plant Journal, l'equip del CRAG i de La Salle demostra que utilitzant MyRoot s'obtenen els mateixos resultats que amb l'anàlisi manual, però invertint la meitat de temps. La comparació de MyRoot respecte a altres programaris disponibles apunta que, per la seva facilitat d'ús, precisió i temps invertit en les mesures, MyRoot podria convertir-se en una eina molt utilitzada pels investigadors acadèmics. MyRoot es pot descarregar i executar sense pagar cap llicència.

 

El futur: una eina al servei de l'agricultura

 

"Estem molt satisfets dels resultats obtinguts gràcies a aquesta col·laboració amb el grup de Xavier Sevillano de La Salle, i ja estem pensant en ampliar el projecte per portar-lo fora de l'àmbit estrictament acadèmic", explica Ana I. Caño-Delgado. I és que els investigadors ja estan pensant en automatitzar més aquest procés mitjançant la construcció d'un robot, que limiti molt la intervenció del propi investigador i que permeti analitzar una gran quantitat de mostres en poc temps. "El següent que volem fer és afegir hardware al software dissenyat" esmenta Caño-Delgado. "Si a més preparem i ampliem el software per a que funcioni amb arrels d'altres plantes, podrà ser una eina molt útil en l'àmbit agrari", afegeix.

 

--------------------------

Article de referència: Isabel Betegón‐Putze  Alejandro González  Xavier Sevillano  David Blasco‐Escámez  Ana I. Caño‐Delgado. MyROOT: A method and software for the semi‐automatic measurement of primary root length in Arabidopsis seedlings. The Plant Journal(2019) https://doi.org/10.1111/tpj.14297

Sobre el finançament de l’estudi: El treball realitzat al laboratori d’Ana I. Caño-Delgado ha estat finançat pel Consell Europeu de Recerca a través del projecte ERC-2015-CoG-GA683163, por fons del Ministeri d’Economia i Competitivitat i del Ministeri d’Educació, Cultura i Esport, per la Generalitat de Catalunya i pel Fons Europeu de Desenvolupament Regional (FEDER).