مع انخفاض التنوع البيولوجي في جميع أنحاء العالم ، يسعى الباحثون جاهدين لتصنيف جميع حشرات الأرض واللافقاريات الأخرى ، والتي تمثل 90٪ من 9 ملايين نوع لم يتم تسميتها بعد. للقيام بذلك ، يقضي العلماء عادةً ساعات طويلة في المختبر لفرز العينات التي جمعوها.
يتضمن هذا النهج روبوتًا ، يقوم بانتزاع الحشرات والمخلوقات الصغيرة الأخرى واحدًة تلو الأخرى, من الصواني ويصورها. يستخدم الكمبيوتر بعد ذلك نوعًا من الذكاء الاصطناعي يُعرف باسم التعلم الآلي لمقارنة أرجل كل حشرة وهوائياتها وميزات أخرى , بالعينات المعروفة.
بعد ذلك تفرض التقنية رمزًا لونيًا أو خريطة حرارية فوق الصورة (انظر أعلاه). كلما كان اللون أكثر دفئًا ، الأحمرعلى سبيل المثال ، زاد اعتماد برنامج الكمبيوتر على ذلك الجزء من الجسم لإجراء مقاربة للتعرّف على نوع الحشرة التي تحت الفحص . تسهّل خريطة الحرارة هذه على الباحثين التحقق من التعريف الذي يعطيه الكمبيوتر ومن معرفة مسار "تفكيره" .
يقوم الروبوت بعد ذلك بتحريك كل حشرة إلى لوحة بها 96 بئراً صغيرة ( حفرصغيرة على لوحة لإجراء الفحوصات المخبرية)، لتجهيز هذه العينات لفحص تسلسل الحمض النووي. يتم ربط قطعة التسلسل من ال DNA التي تحدد الأنواع الناتجة - "الرمز الشريطي للحمض النووي" - بالصورة في قاعدة بيانات لجميع العينات المفهرسة.
على الرغم من أن هذا النهج ليس جيدًا مثل الخبير البشري , إلا أنه وفي معظم الوقت , يصنف الحشرات بدقة بنسبة 91 %، كما كتب مصممو تقرير التكنولوجيا في دراسة تم نشرها على خادم (server) ما قبل الطباعة bioRxiv، وأشاروا إلى أن هذه الدقة ستتحسن مع إضافة المزيد من العينات إلى قاعدة البيانات.
لقد جعل الباحثون البرنامج َوخطط َالطباعة ثلاثية ِالأبعاد للتقنية ,متاحةً للجميع. وكما وصف العلماء في نسخة أولية ثانية ، فقد قاموا بتبسيط خطوات التسلسل والبرمجيات بحيث يمكن للبلدان النامية والمنظمات الصغيرة الاستفادة منها - بمعدل 96 حشرة في المرة الواحدة.
المصدر