Inteligencia artificial para medir raíces

Un equipo interdisciplinar del Centro de Investigación en Agrigenómica (CRAG) y de La Salle-Universidad Ramon Llull ha desarrollado un software que, mediante procesamiento de imágenes y aprendizaje artificial, permite a los investigadores semi-automatizar el análisis de la longitud de la raíz de pequeñas plantas de Arabidopsis thaliana. El software, denominado MyRoot, se ha puesto a disposición de la comunidad investigadora para que lo pueda utilizar gratuitamente. A los investigadores del CRAG, MyRoot ya les ha ahorrado una gran cantidad de tiempo que antes dedicaban a medir raíces. La elevada eficacia y precisión de MyRoot se ha analizado en un artículo que se publica en la revista especializada The Plant Journal.

La raíz: un elemento clave en la agriculturaArabidopsis thaliana. Para ello, los investigadores deben medir la longitud de gran cantidad de raíces de plántulas de arabidopsis con distintas alteraciones genéticas y sometidas a condiciones distintas. Gracias a estas investigaciones, recientemente descubrieron cómo crear plantas más resistentes a la sequía sin afectar su crecimiento.

Isabel Betegón-Putze lleva tres años realizando su tesis doctoral en el CRAG, y en este tiempo ha pasado muchas horas midiendo raíces de arabidopsis en fotos. “Había probado softwares de análisis semi-automático pero todos resultaban poco precisos o muy difíciles de utilizar”, explica Betegón-Putze. Su directora de tesis, Ana I. Caño-Delgado, le propuso que colaboraran con el grupo del ingeniero Xavier Sevillano, del Grup de recerca en Tecnologies Media (GTM) de La Salle-URL, para desarrollar ellos mismos un software que agilizase este proceso.

MyRoot: inteligencia artificial para ahorrar tiempo muy usable para el usuario final. Para ello ha sido clave incluir a biólogos de plantas como Isabel en el proceso de desarrollo, teniendo en cuenta sus opiniones y necesidades”, explica Alejandro González.

Uno de los retos que debía salvar el nuevo software era el substituir a un investigador entrenado en diferenciar el tallo y la raíz de arabidopsis en pequeñas plántulas de pocos días crecidas in vitro, ya que en este estadio los dos tienen un aspecto muy similar. Para ello, el equipo del CRAG y La Salle utilizó técnicas de machine learning, entrenando al algoritmo con plántulas con una variedad de mutaciones, edades, etc. “Lo que hemos hecho es adiestrar al sistema exponiéndolo a muchas situaciones distintas” explica Xavier Sevillano. “Gracias al uso de aprendizaje artificial en MyRoot, el software es muy preciso al medir raíces, y permite a sus usuarios utilizarlo con un grado de confianza muy elevado”, añade.