I ricercatori dell'ETH di Zurigo e dell'Istituto Federale di Ricerca WSL hanno sviluppato un dispositivo volante che può atterrare sui rami degli alberi e prelevare campioni. Questo apre agli scienziati una nuova dimensione che in precedenza era riservata ai temerari scalatori di alberi.
Gli ecologi utilizzano sempre più spesso le tracce di materiale genetico che gli organismi viventi lasciano nell'ambiente, note come DNA ambientale, per monitorare e inventariare la biodiversità. I ricercatori possono utilizzare queste tracce di DNA per identificare le specie presenti in una determinata area.
? facile ottenere campioni di acqua o di suolo. Tuttavia, altri habitat sono di difficile accesso per i ricercatori, come le chiome delle foreste. Molte specie rimangono quindi nascoste in aree poco studiate.
I ricercatori dell'ETH di Zurigo, dell'Istituto federale di ricerca per la foresta, la neve e il paesaggio (WSL) e dell'azienda Spygen hanno sviluppato uno speciale drone in grado di raccogliere autonomamente campioni dai rami degli alberi.
Drone raccoglie materiale
Il drone è dotato di strisce adesive per questo scopo. Quando il velivolo atterra su un ramo, il materiale del ramo si attacca ad esso. I ricercatori possono quindi estrarre il DNA in laboratorio, analizzarlo e assegnarlo ai vari organismi grazie al confronto con i database.
Tuttavia, non tutti i rami sono uguali: variano in spessore ed elasticità. I rami rimbalzano anche quando il drone vi atterra sopra. Programmare il velivolo in modo che possa avvicinarsi autonomamente a un ramo e rimanere stabile su di esso per un certo periodo di tempo, al fine di prelevare campioni, è stata una sfida importante per i robotici.
"Atterrare sui rami richiede un controllo complesso", spiega Stefano Mintchev, professore di robotica ambientale all'ETH di Zurigo e al WSL. Inizialmente il drone non è consapevole della flessibilità di un ramo. Il velivolo è quindi dotato di una gabbia per la misurazione della forza. Ciò consente al drone di misurare questo fattore sul posto e di incorporarlo nella manovra di volo.
Preparazione per una missione nella foresta pluviale allo zoo di Zurigo
I ricercatori hanno testato il loro nuovo dispositivo volante su sette specie di alberi. Nei campioni hanno trovato il DNA di 21 diversi gruppi di organismi, noti come taxa, tra cui uccelli, mammiferi e insetti. "? un dato incoraggiante, perché dimostra che la tecnica di raccolta funziona", afferma Stefano Mintchev, coautore dello studio, appena pubblicato sulla rivista Science Robotics.
I ricercatori vogliono ora migliorare ulteriormente il loro drone e renderlo adatto a una competizione in cui l'obiettivo è registrare il maggior numero possibile di specie diverse in 24 ore in un'area di 100 ettari di foresta pluviale a Singapore.
Mintchev e i suoi collaboratori stanno attualmente lavorando nella foresta pluviale Masoala dello zoo di Zurigo per testare l'efficienza del drone in condizioni simili a quelle che si verificheranno durante la competizione. "Il vantaggio è che sappiamo quali specie sono presenti. Questo ci permette di valutare meglio quanto completamente stiamo raccogliendo tracce di DNA ambientale con questa tecnica o se ci manca qualcosa", sottolinea Mintchev.
Tuttavia, il dispositivo di raccolta deve diventare ancora più veloce ed efficiente: Nei test per questo studio, il drone ha raccolto materiale da sette alberi in tre giorni; a Singapore, deve essere in grado di volare e raccogliere campioni da un numero di alberi dieci volte superiore in sole 24 ore.
Tuttavia, la raccolta di campioni in una foresta pluviale naturale è più impegnativa per i ricercatori. La pioggia frequente lava via il DNA ambientale dalle superfici. Anche il vento e le nuvole rendono difficile l'utilizzo del drone. "Siamo quindi molto entusiasti di vedere se il nostro metodo di raccolta si dimostrerà valido anche in condizioni estreme ai tropici".
Letteratura di riferimento
Aucone E, Kirchgeorg E, Valentini A, Pellissier L, Deiner K, Mintchev S: Raccolta assistita da droni di DNA ambientale dai rami degli alberi per il monitoraggio della biodiversità. Science Robotics, 18 gennaio 2023. DOI pagina esterna10.1126/scirobotics.add5762