Imagina que hay diez tipos diferentes de conchas, cada una del tamaño de un grano de arena, mezclada en el recipiente de barro que tienes delante. Quieres encontrar cada tipo de shell individual, ¿qué haces?
Para los paleoceanógrafos que estudian la historia de los océanos, esta pregunta ridícula es una gran parte de su investigación. Y durante 60 años, observaron la mezcla con un microscopio y usaron un pincel para clasificar las conchas una por una. Pero un grupo de científicos está buscando automatizar el proceso y liberar a los paleoceanógrafos para que pasen más tiempo analizando los fósiles de conchas microscópicas llamados foraminíferos que pueden aclarar el papel del océano en el cambio climático.
Mientras visitaba a su esposa en un laboratorio de paleoceanografía, Ritayan Mitra, un geocientífico de la Universidad de Colorado-Boulder, se horrorizó por la forma en que los foraminíferos seleccionaban a mano. Debido a que la especie interactúa con la luz de diferentes maneras, no solo los estaba desempolvando a mano, sino que también movía la fuente de luz en su microscopio constantemente para seleccionar las conchas. Mitra hizo un prototipo, colocando un anillo de LED alrededor del extremo del alcance que podría ajustarse automáticamente para proporcionar diferentes ángulos de luz. Finalmente se encontró con el final de su habilidad robótica.
"No soy el chico de la robótica, tampoco soy el chico de la oceanografía, solo vi un problema y quería encontrar una solución", dice. Para resolver el problema necesitaba ambos.
Así que se dirigió a Edgar Lobatón, un ingeniero eléctrico de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, donde estaba Mitra en ese momento. Los investigadores han intentado y fracasado en automatizar el proceso de clasificación de las pequeñas conchas antes. Lobatón aceptó el desafío y escribió las subvenciones que permitirían esta colaboración multidisciplinaria. En lugar de intentar que una computadora identifique todas las imágenes posibles de todas las especies de foraminíferos (que es lo que las personas probaron con redes neuronales en el pasado), su equipo entrenará a la computadora para que solo reconozca la media docena de especies de foraminíferos con regularidad. utilizado en la investigación. (Esto reducirá la carga informática).
Lobaton también tiene un arma secreta gracias a Mitra - Tom Marchitto, un paleoceanógrafo de la Universidad de Colorado-Boulder, en el proyecto. Cuando Lobaton y su laboratorio visiten Marchitto por primera vez a principios de agosto, se les dará un curso intensivo de paleoceanografía. "Buscaremos foraminíferos juntos", dice Marchitto. En el proceso, espera transferir parte del conocimiento de cómo las personas toman decisiones sobre qué conchas son qué especies. A partir de esto, Marchitto dice: "Esperamos que podamos transferir esas decisiones a un tipo de red de inteligencia artificial que pueda hacer esto automáticamente".
Actualmente, los paleoceanógrafos pasan una gran cantidad de su tiempo clasificando muestras. Dado que las especies prefieren diferentes nutrientes y temperaturas, algunos de sus datos sobre las condiciones de los océanos antiguos provienen de las proporciones de diferentes especies encontradas en diferentes momentos. Si la clasificación es automatizada, estos datos se recopilarían exponencialmente más rápido que ahora. También liberaría a los investigadores para analizar la composición química de las conchas fosilizadas. Los foraminíferos se han encontrado en los océanos durante millones de años, por lo que sus cambios en la química a lo largo del tiempo son una ventana al pasado clima oceánico.
El primer paso para los investigadores en los próximos dos años es diseñar el software de identificación. Si eso va bien, Lobaton tiene planes para armas robóticas que realmente pueden clasificar la especie. Enseñar a una computadora a encontrar el fósil microscópico que desea, en una pila de fósiles microscópicos, es una tarea que suena imposible. Pero si pueden tener éxito, podríamos estar viendo un aumento repentino en la información sobre los océanos antiguos como nunca hemos visto antes. Y para las conchas fósiles microscópicas, eso es muy bueno.
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