Por Elizabeth Pennisi
Publicado na Science

Para fazer isso, os cientistas normalmente enfrentam longas horas no laboratório separando as amostras que coletam. Eis que surge o DiversityScanner. A abordagem envolve um robô, que coleta insetos individuais e outras pequenas criaturas, um de cada vez, de recipientes e os fotografa. Um computador então usa um tipo de inteligência artificial conhecido como aprendizado de máquina para comparar as pernas, antenas e outras características de cada um com espécimes conhecidos. A tecnologia então coloca um código de cores, ou mapa de calor, sobre a imagem (veja acima). Quanto mais quente a cor, digamos, vermelha, mais o programa de computador dependia daquela parte do corpo para identificar o tipo de inseto que era. Este mapa de calor torna mais fácil para os pesquisadores verificarem a identificação a fim de ver qual foi o processo de “pensamento” do programa. O robô então move cada inseto para uma placa com 96 buracos minúsculos, preparando esses espécimes para o sequenciamento de DNA. O fragmento de sequência de identificação da espécie resultante – um “código de barras de DNA” – é vinculado à imagem em um banco de dados de todos os espécimes catalogados.

Embora não seja tão bom quanto um especialista humano, a abordagem classifica insetos com precisão 91% das vezes, relataram os projetistas da tecnologia em um estudo publicado no servidor de pré-publicação bioRxiv. Essa precisão melhorará à medida que mais espécimes forem adicionados ao banco de dados, eles observaram.

Os pesquisadores disponibilizaram para uso livre e aberto o software e os modelos de impressão 3D da tecnologia. E, como os cientistas descreveram em uma segunda pré-publicação, eles simplificaram as etapas de sequenciamento e o software para que países em desenvolvimento e pequenas organizações possam tirar proveito disso – 96 insetos por vez.