Il y a un spa flottant au milieu du lac Érié. Il a un sauna, un hammam et même une cabine remplie de neige. À l’étage, il y a des salons de luxe, une immense bibliothèque, une collection d’art organisée d’artistes notables et un théâtre de conférence panoramique avec des fenêtres du sol au plafond. Les passagers sont occupés à dîner, entourés de sommeliers, dans de beaux restaurants.
Un pont ci-dessous, il y a un laboratoire vierge et ultramoderne plein d’équipements de haute technologie, et deux submersibles de plusieurs millions de dollars peuvent abattre des passagers à 1 000 pieds (300 mètres). Une équipe de scientifiques passe à travers des échantillons d’eau et les analyse en temps réel, en regardant les empreintes digitales génétiques du plancton alors qu’elle flotte dans l’eau.
Les chercheurs sur le bateau de croisière d’Octantis de Viking étudient l’ADN environnemental (EDNA) – des morceaux de matériel génétique qui flottent dans l’eau, dérivent dans l’air ou s’attardent dans le sol. Chaque fois qu’une créature vivante traverse un environnement, il perd des morceaux minuscules de son matériel génétique.
Les scientifiques ont d’abord remarqué des traces de ce matériel génétique il y a des décennies, mais grâce à de puissantes techniques de séquençage, ils commencent maintenant à analyser Edna pour caractériser les réseaux alimentaires, révéler les emplacements des espèces menacées depuis longtemps et montrer Si les prédateurs se cachent dans les zones où les humains et la faune sont en conflit.
Mais la technique a un problème: elle génère tellement de données que les chercheurs ont du mal à tout analyser. Maintenant, les scientifiques travaillent à combiner intelligence artificielle (AI) avec séquençage de pointe pour identifier rapidement les changements dans les types et le nombre d’organismes dans un écosystème donné. Finalement, ces informations pourraient fournir une vision en temps réel du fonctionnement de la planète – et nous permettre de nous adapter plus rapidement aux changements écologiques.
« L’IA va pouvoir retirer (informations) de manière à ce que nos autres techniques n’aient tout simplement pas les capacités », a déclaré Or zacharyLead de recherche du programme d’écologie moléculaire océanique au Laboratoire de l’environnement marin de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). « Des données plus rapides, meilleures et plus rapides nous permettent de faire des choses dont nous n’avons jamais rêvé auparavant », a-t-il déclaré à Live Science.
Un trésor de données environnementales
Le terme «ADN environnemental» ou «EDNA» a été inventé dans les années 1980 dans une étude décrivant une technique pour obtenir l’ADN à partir d’un échantillon de sol. Mais ce n’est que dans les années 2000 que les machines de séquençage d’ADN rapide et précise est devenu largement disponible et abordable, ce qui rend l’analyse EDNA pratique.
Le séquençage de nouvelle génération (NGS) permet désormais aux scientifiques d’analyser l’ADN incroyablement rapidement – tout le génome humain peut désormais être séquencé en une seule journée. Pour Edna, NGS signifie Des milliers d’espèces peuvent être identifiées à partir d’un seul échantillon d’eau. La technologie de séquençage est très avancée, mais la capacité d’analyser et d’en tirer des conclusions significatives nécessite une énorme quantité de pouvoir de calcul et pourrait prendre des années de temps des scientifiques.
Les échantillons physiques peuvent prendre de quelques jours à un mois pour séquencer, puis une fois que les séquences reviennent, de nombreux gigaoctets de données doivent être téléchargés et « nettoyés » – c’est-à-dire vérifiés par un ordinateur pour des erreurs, des doublons ou des problèmes de formatage . Ce n’est qu’alors que les ensembles de données validés peuvent être analysés.
C’est cette prochaine étape où l’IA pourrait être transformatrice.
« Les chercheurs peuvent passer des mois à parcourir ces données pour essayer de comprendre et d’identifier quelles sont les histoires et les actifs les plus intéressants et les plus puissants qui sortent de ces données, mais l’IA pourrait le faire, vous savez, en quelques secondes », a déclaré Gold .
Une armée de laboratoires flottants
Viking a commencé à étudier Edna en partie à cause de la pandémie. La société a été initialement tenue d’utiliser des tests de réaction en chaîne par polymérase (PCR) pour Covid-19, mais une fois que cette exigence a été supprimée, l’équipement à bord de son navire Octantis a été réutilisé pour permettre des tests en temps réel des échantillons d’eau. La compagnie de croisière associé à la NOAA en 2020, et les scientifiques a rejoint l’expédition de Viking aux Grands Lacs en 2022.
Maintenant, les scientifiques à bord de ce navire de croisière de 673 pieds de long (205 m) analysent le phytoplancton dans les eaux qu’ils traversent, fournissant un instantané de l’écosystème chaque fois que le navire visite les mêmes régions. Par rapport aux expéditions de recherche scientifique traditionnelles, qui sont coûteuses et irrégulières, les navires touristiques gagnent du temps et de l’argent – les navires de croisière se déroulent de toute façon dans ces voyages – et la nourriture est bien meilleure, a déclaré l’équipe.
Dans leur laboratoire flottant, les chercheurs travaillant avec Viking séquence phytoplancton. « Ils sont la clé de la vie sur terre », a déclaré Allison Cusickchercheur à la Scripps Institution of Oceanography de l’Université de Californie à San Diego, qui travaille dans l’un des laboratoires de navires de Viking pour étudier EDNA dans des endroits éloignés comme l’Antarctique. Le phytoplancton est le fondement de la plupart des réseaux alimentaires marins, et ils produisent La moitié de l’oxygène de la planète via la photosynthèse. Les différences entre les espèces de phytoplancton sont époustouflantes – la diversité entre deux types peut être supérieure à celle entre un humain et un champignon, a déclaré Cusick.
Les changements dans le type de plancton dans l’eau sont des indicateurs clés de la biodiversité et de la santé des océans – les décalages peuvent ricocher sur le réseau alimentaire, avec des conséquences potentiellement dévastatrices.
L’utilisation de l’analyse EDNA pour découvrir des relations évolutives entre les espèces et les différents chemins évolutives qu’ils ont empruntés – par exemple, lorsque l’on est apparu et lorsque des gènes spécifiques ont été introduits – pourrait aider les scientifiques à prédire comment le changement climatique affectera différentes espèces, a déclaré Benoit Morinun ingénieur de supercalculateur chez Ifremer (l’Institut national français pour les sciences et la technologie de l’océan).
« En regardant le passé, nous pouvons essayer de comprendre l’avenir », a déclaré Morin à Live Science.
Un « projet Enigma » pour Edna
Pour être vraiment puissant, des projets comme la collaboration Viking-Noaa devront intégrer l’intelligence artificielle dans l’analyse EDNA.
Déjà, L’IA est utilisée pour trouver des espèces potentiellement nouvelles à partir de grands ensembles de données à partir de pièges à caméra et de systèmes de surveillance automatisés. Il est également utilisé pour redécouvrir les espèces perdues, y compris la danger critique Mole d’or de De Winton (Cryptochloris wintoni), qui, jusqu’à ce qu’il soit tracé à l’aide d’Edna, n’avait pas été vu depuis plus de 80 ans.
Mais pour ces efforts pour atteindre leur plein potentiel, les techniques d’IA devront être affinées et intégrées dans l’analyse EDNA.
Une fois que les scientifiques ont collecté un échantillon d’EDNA, ils l’analysent via le codage de la barre, qui peut soit rechercher une seule espèce ou un organisme ou identifier plusieurs espèces à la fois. Le code-barres est une petite série de séquences d’ADN uniques qui sont utilisées pour identifier un organisme en la comparant à une base de données de référence en ligne.
Letizia Lampertiun ingénieur mathématique à l’école Pratique des Hautes (École pratique des études avancées) en France, développe un système d’apprentissage automatique pour utiliser un tel codage de barre pour révéler la santé d’un environnement donné, basé sur le type et le nombre d’organismes à l’intérieur de l’intérieur un échantillon. Cette information, à son tour, pourrait indiquer des correctifs potentiels.
Par exemple, s’il y a eu une augmentation du phytoplancton produisant des toxines dans un échantillon d’eau, il peut être possible d’épingler les modifications du ruissellement agricole qui alimente le phytoplancton, a déclaré Cusick.
Si l’IA peut réaliser son potentiel, le changement dans la façon dont nous comprenons que l’environnement serait monumental. Cusick l’a comparé au décryptage par Alan Turing du code Enigma des Allemands pendant la Seconde Guerre mondiale. « Ça va être transformateur », a-t-elle déclaré à Live Science.
« Beaucoup de choses ne sont pas difficiles; c’est juste prendre les outils existants qui sont déjà là-bas. Nous devons juste pointer le vélo dans la bonne direction. »
Or zachary
L’IA pourrait identifier les espèces nouvelles à une échelle inégalée. Les relations évolutives pourraient être déterminées en un clin d’œil. Le suivi et la planification des changements environnementaux pourraient être transformés. Par exemple, en analysant rapidement des échantillons d’EDNA, l’IA pourrait alerter les nageurs en temps réel à la présence de amibas mangeurs de cerveaux ou des requins dans les voies navigables, ou Présence d’événements comme des proliférations d’algues nocives avant de menacer la santé publique – Semblable à la façon dont nous obtenons des alertes météorologiques sur nos téléphones maintenant.
En théorie, les ressources pourraient donc être rapidement redirigées pour résoudre les problèmes avant de devenir un problème.
Cet objectif est réalisable, a déclaré Gold, mais combien de temps cela prendra dépendra des ressources canalisées dans le développement de l’IA pour ce faire.
Un dictionnaire d’espèces
Pour le moment, l’IA manque quelque chose d’important: des volumes organisés de bonnes données pour repérer les modèles clés. Ces données doivent être placées en un seul endroit en tant que base de données de référence, ou dictionnaire d’espèces, sur la base de leur ADN.
« Nous avons besoin de la base de données de référence pour effectuer l’identification des espèces », a déclaré Lamperti à Live Science. « Le problème est que nous ne l’avons pas. »
Aux États-Unis, environ 40 000 échantillons d’EDNA ont été prélevés au cours de la dernière décennie, estimés en or, mais une grande partie n’est pas accessible. Cela pourrait être « dans le grenier de quelqu’un ou les méthodes supplémentaires du papier scientifique de quelqu’un », a-t-il déclaré.
Pour tirer des conclusions utiles pour nous aider à protéger et à gérer l’environnement, l’IA doit apprendre d’une base de données de base qui capture la biodiversité dans les environnements qui nous intéressent. C’est un effort herculéen. « C’est des millions de dollars; c’est des tonnes de temps », a déclaré Gold.
Morin travaille actuellement sur cette tâche, mais c’est un processus lent et à forte intensité de ressources. Lui et ses collègues construisent un « dictionnaire » génétique à travers le Projet Atlaseaqui vise à séquencer les génomes de 4 500 espèces marines. Ces informations seront déposées dans une base de données à accès libre pour la communauté scientifique. Ifremer travaille actuellement avec la société d’infrastructure de données NetApp pour classer la masse d’informations collectées.
Avec de l’argent pour développer les ensembles de données, un outil AI EDNA pourrait être prêt « très rapide », a déclaré Gold. « Je ne doute pas que ce que nous faisons n’est pas technologiquement difficile. C’est tout simplement ne les ressource pas. Si nous voulions vraiment le faire et nous mobiliser à une échelle, je n’ai aucun doute aux prochains Jeux olympiques de Los Angeles ( En 2028), nous pourrions faire configurer les outils et les ressources et le réseau et (être) prêt à le faire. «
Si l’investissement et les ressources se poursuivent à leur rythme actuel, Gold a estimé que ce sera un « rotation lente » et nous y arriverons dans environ 15 ans. Mais il est optimiste, l’échelle de temps pourrait être plus rapide. « Beaucoup de choses ne sont pas difficiles; cela prend simplement les outils existants qui sont déjà là-bas », a déclaré Gold. « Nous devons juste pointer le vélo dans la bonne direction. »
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