Modern hesaplama araçları, fosil polen araştırmasında yeni bir çağ açıyor
Karasal ekosistemlerin ve bitki çeşitliliğinin milyonlarca yıllık evrimi hakkında en iyi bilgi kaynaklarından biri fosil polenlerdir. Eski polenleri inceleyen bilim insanları olan palinologlar için bu alandaki yaygın bir zorluk, bitki türlerinin fosil tanelerine dayalı olarak tanımlanmasıdır.
Makine öğrenimi teknolojisini yüksek çözünürlüklü görüntüleme ile entegre ederek, ABD Ulusal Bilim Vakfı– finanse edilen ekip Smithsonian Tropikal Araştırma Enstitüsü, Urbana-Champaign’deki Illinois Üniversitesi, California Üniversitesi, Irvine ve işbirliği yapan kurumlar bu zorluğun üstesinden gelmek için ilerleme kaydetmeyi başardı. Sonuçlar yayınlandı Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı.
Fosil polen tanımlamasının verimliliğini ve doğruluğunu artırmaya yardımcı olmak için bilim adamları, mevcut birkaç arasında ayrım yapmak için üç makine öğrenimi modeli geliştirdi ve eğitti. Amherstieae baklagil cinslerini inceledi ve bunları Paleosen (56-66 milyon yıl önce), Eosen (34-56 milyon yıl önce) ve Miyosen (5,3-23 milyon yıl önce) dönemine ait Batı Afrika ve Kuzey Güney Amerika’dan gelen fosil örneklerine karşı test etti.
Modeller, mevcut poleni zamanın %80’inden daha fazla doğru bir şekilde sınıflandırdı ve fosil polen örneklerinin tanımlanması konusunda yüksek fikir birliği gösterdi. Bu sonuçlar, önceki hipotezleri desteklemektedir. Amherstieae Afrika’da ortaya çıkmış ve daha sonra Güney Amerika’ya dağılmış, yaklaşık 65 milyon yıllık bir evrimsel geçmişi ortaya çıkarmıştır.
Çalışmanın ortak yazarı Smithsonian paleontolog Carlos Jaramillo, “Derin zaman fosil polen türlerinin çoğunun biyolojik yakınlığını bilmiyoruz” dedi. “Bu çalışma, doğru araçlarla, fosil polenlerini taksonomik olarak daha önce mümkün olanın ötesinde sınıflandırabildiğimizi gösteriyor.”
Bununla birlikte, fosil örneklerinin üçte birinden fazlası, mevcut herhangi bir cinsle biyolojik yakınlık göstermedi; bu da, bu eski çeşitliliğin bir kısmının, evrim sürecinin bir noktasında yok olmuş olabileceğini düşündürüyor.
Çalışmanın baş yazarı ve Illinois-Urbana Champaign Üniversitesi’nden Ingrid Romero, “Bu yeni araçlar, polenin sunabileceği ve şimdiye kadar araştırmacılardan gizlenen çok miktarda taksonomik bilgiyi ortaya koyuyor” dedi.
Bu yeni yaklaşım, fosil polen tanımlamasının taksonomik çözünürlüğünü geliştirir ve ekolojik ve evrimsel araştırmalarda polen verilerinin kullanımını büyük ölçüde geliştirir. Ayrıca, fosil polen tanımlamasında uzmanların seçenek yelpazesini daraltarak, zamandan tasarruf etmelerine ve enerjilerini en zorlu örneklere yatırmalarına olanak tanır.
NSF’nin Bilgisayar ve Bilişim Bilimi ve Mühendisliği Müdürlüğü program direktörü Jie Yang, “Makine öğrenimi ve bilgisayarla görme teknolojileri yalnızca yeni bilimsel keşiflere yol açmakla kalmaz, aynı zamanda geçmişte olanları daha iyi anlamamıza da yardımcı olur” dedi.