Analisi del polline rivoluzionata grazie all’Intelligenza Artificiale: scopri i dettagli!
Un nuovo sistema all’avanguardia è stato sviluppato da scienziati per analizzare il polline in modo rapido e preciso. Utilizzando l’imaging rapido e l’intelligenza artificiale, questa tecnologia fornisce informazioni sulle piante presenti nell’ambiente attuale e passato, consentendo agli scienziati di tracciare i cambiamenti nel corso del tempo. Questo metodo riduce notevolmente il tempo necessario per l’analisi del polline e potrebbe essere utilizzato per migliorare le previsioni della febbre da fieno.
Analizzare il polline è importante perché i granuli di polline delle diverse specie vegetali hanno forme uniche e identificabili. Studiando quali granuli di polline sono presenti in campioni come i sedimenti dei laghi, gli scienziati possono comprendere quali piante prosperavano in determinati periodi storici, anche migliaia o milioni di anni fa. Fino ad ora, questa analisi richiedeva molto tempo e veniva fatta manualmente utilizzando un microscopio a luce.
Ora, gli scienziati dell’Università di Exeter e dell’Università di Swansea stanno combinando tecnologie all’avanguardia, come la citometria a flusso di imaging e l’intelligenza artificiale, per creare un sistema in grado di identificare e categorizzare il polline in modo molto più veloce. Questi progressi sono stati pubblicati in un articolo di ricerca su New Phytologist. Oltre a fornire una migliore comprensione della flora passata, il team spera che questa tecnologia possa essere utilizzata per leggere il polline in modo più accurato nell’ambiente attuale, aiutando le persone affette da febbre da fieno a gestire i sintomi.
Il sistema è già stato utilizzato con successo per analizzare un campione di sedimenti lacustri vecchio di 5.500 anni, classificando oltre mille granuli di polline in meno di un’ora, rispetto alle otto ore che sarebbero state necessarie manualmente. Il sistema utilizza la citometria a flusso di imaging per catturare rapidamente le immagini del polline e un tipo speciale di intelligenza artificiale basata sul deep learning per identificare i diversi tipi di polline in un campione ambientale, anche se il campione non è perfetto.
Nel prossimo futuro, il team spera di perfezionare e lanciare il sistema, utilizzandolo per approfondire la conoscenza sul polline dell’erba, che è particolarmente irritante per chi soffre di febbre da fieno. Questa ricerca è supportata dal National Environment Research Council (NERC) e dagli Istituti Nazionali di Salute degli Stati Uniti.
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