Учёные используют 3D-сканирование и геометрическое глубокое обучение для изучения раковин моллюсков

Учёные из Чикагского университета применяют высокоточное 3D-сканирование и новые подходы геометрического глубокого обучения (geometric deep learning) для анализа раковин двустворчатых моллюсков (класс Bivalvia). Цель — раскрыть взаимосвязь между формой раковины, экологией и эволюцией в условиях изменения климата.

Создание трёхмерной базы данных

• Профессор Дэвид Яблонски (David Jablonski) и его группа за два года с помощью микро-КТ-сканера создали 3D-изображения более 3000 раковин (мидий, устриц, гребешков и др.).
• Коллекция собрана из образцов учёных и музеев со всего мира.
• Проект финансируется грантом Центра данных и вычислений (Center for Data and Computing) Чикагского университета.

Вызовы и решения в анализе формы

• Задача: количественно сравнить сложные трёхмерные формы раковин, чтобы изучать распределение признаков во времени и пространстве.
• Решение: партнёрство со статистиком Тинграном Гао (Tingran Gao), который адаптирует методы геометрического обучения для анализа 3D-сканов биологических поверхностей.
• Особенность раковин: в отличие от костей приматов, их поверхности не покрыты мягкими тканями, напрямую взаимодействуют со средой и несут больше экологической информации. Они имеют сложные геометрические узоры и текстуры.

Преимущества глубокого обучения

• Глубокое обучение (нейросети) позволяет анализировать высокоразмерные данные и сложные структуры.
• Вместо ручного выбора признаков для измерения, алгоритмы математически извлекают наиболее релевантные особенности, отражающие морфологические различия и природу биоразнообразия.

Научные перспективы и применение

• Цель: создать обученную модель для изучения скрытых механизмов биоразнообразия, анализа эволюции по ископаемым образцам и прогнозирования будущего видов двустворчатых моллюсков.
• Примеры исследований:
  • Изучение биологических компромиссов: инвестиции в прочную сложную раковину vs. рост мягких тканей.
  • Влияние климатических зон, интенсивности хищничества или хозяйственной важности вида на форму раковины.
  • Впервые станет возможным количественно и воспроизводимо связать огромное разнообразие поверхностных структур раковин с экологией.
• Открытый доступ: изображения и данные проекта будут опубликованы в открытых репозиториях, таких как MorphoSource.
• Широкий потенциал: разработанные подходы могут быть применены к видам по всему Древу Жизни (Tree of Life), открывая новую научную ценность музейных коллекций, собранных ещё в XIX веке.