Un equipo interdisciplinar del Instituto Smithsonian de Investigaciones Tropicales está digitalizando imágenes de polen de más de 18.000 especies de plantas tropicales. El objetivo es entrenar un modelo de aprendizaje automático que identifique los granos de polen, una tarea que suele requerir cientos de horas de microscopía por parte de expertos.
Estas imágenes también posibilitarán una amplia gama de nuevos análisis de polen. La base de datos PollenGEO estará disponible online de forma gratuita. Los detalles se pueden ver en el estudio que difunde Plants People Planet.
La colección de polen del Smithsonian contiene más de 18.000 especies, lo que la convierte en una de las colecciones de polen más grandes del mundo. Vídeo: Smithsonian Tropical Research Institute
Un paréntesis antes de continuar con este innovador proyecto que ya es una realidad. La palinología es la rama de la ciencia que se dedica al estudio del polen y las esporas, tanto actuales como fósiles. Esta disciplina analiza la morfología y estructura de estos elementos, y tiene aplicaciones en diversos campos, como la botánica, la geología, la biomedicina y la agricultura.
Inaugurado en el año 1846 por el investigador británico James Smithson, el Instituto Smithsonian actualmente consta de 19 museos, nueve centros de investigación y un zoológico. Situados principalmente en Washington, D.C. (EE UU), anualmente los visitan más de 30 millones de personas.
La colección de polen del Smithsonian, en el Instituto Smithsonian de Investigaciones Tropicales (STRI) y el Museo Nacional de Historia Natural del Smithsonian, contiene más de 18.000 especies, lo que la convierte en una de las más grandes del mundo.
Polen único
Las bases de datos de referencia como PollenGEO podrían desempeñar numerosas funciones en diversas áreas de la ciencia y la medicina. Por ejemplo, la identificación rápida y precisa del polen puede ayudar a diagnosticar una alergia, determinar con precisión el origen de la ropa en la escena de un crimen, investigar cómo respondieron los bosques antiguos al cambio climático y datar los depósitos de hidrocarburos.
El valor del polen en paleontología reside en su durabilidad, ya que algunos granos perduran cientos de millones de años, lo que ofrece una perspectiva precisa de la historia de la Tierra, tanto en el tiempo como en el espacio. Además, el polen de cada especie vegetal es único y distinto al de otras especies.
Anteriormente, los especialistas identificaban los granos uno a uno con ayuda de un microscopio, utilizando manuales ilustrados como referencia. Este proceso requiere mucho tiempo y puede ser especialmente difícil en los trópicos, donde existen miles de especies, muchas de las cuales aún no se han identificado.
También es difícil identificarlo en antiguas capas de roca, ya que muchas de las especies vegetales que lo produjeron ya no existen.
Para resolver estos desafíos, un equipo de más de 30 investigadores y estudiantes de STRI, liderados por el palinólogo Carlos Jaramillo, están digitalizando toda la colección del Smithsonian. Están subiendo más de 40 millones de fotos de granos de polen de especies de plantas conocidas, para crear una enorme base de datos. Este conjunto de datos se utilizará para entrenar modelos de Inteligencia Artificial (IA) que faciliten la identificación de polen.
La mayoría de las muestras provienen de la Colección Palinológica Graham, donada a STRI en 2008, que alberga alrededor de 18.000 especies de polen, principalmente tropical, en más de 23.000 portaobjetos, cada uno acompañado de una ficha que describe la muestra.
Acceso universal
Cerca de un centenar de voluntarios, trabajando a través del Centro de Transcripción del Smithsonian, ayudaron a añadir la información de las fichas en la base de datos. La colección también incluye las colecciones Joan Nowicke, Isla Barro Colorado de Dave Roubik y Enrique Moreno, la colección amazónica de Paul Collinvaux y la de Sian Ka’an, que contiene 650 especies del sureste de México.
Además, se han escaneado aproximadamente un millar de muestras de polen fósil de las colecciones del Museo Nacional de Historia Natural.
El entrenamiento de un modelo de IA para usar esta enorme base de datos, a fin de identificar muestras, requirió la colaboración de expertos en diversos campos, desde la botánica hasta la informática.
El profesor Surangi Punyasena, de la Universidad de Illinois, está construyendo el entorno de IA. El equipo de Jaramillo forma parte de Trans-Amazon Drilling, un proyecto a gran escala que utiliza polen en núcleos de perforación de toda la Amazonia para comprender la historia del bosque.
Este proyecto incluye investigadores de varias instituciones, como la Universidad Federal de Mato Grosso y la Universidad Federal do Acre, ambas en Brasil, así como la Open University.
La disponibilidad de PollenGEO y otras bases de datos online transformará la identificación de polen de una actividad solitaria detrás de un microscopio a un proceso digital y de acceso universal.
