Des chercheurs ont utilisé un accélérateur de particules synchrotron, la robotique et l'IA pour créer des modèles 3D haute résolution de fourmis appartenant à 800 espèces. Le projet a scanné 2 000 spécimens en seulement une semaine, bien plus rapidement que les méthodes traditionnelles. Cette initiative, appelée Antscan, vise à constituer une bibliothèque numérique de la biodiversité des insectes.
Depuis plus d'une décennie, le laboratoire d'Evan Economo à l'Université du Maryland utilise des scanners micro CT pour imager des insectes, en se concentrant sur leur morphologie. Cependant, ces scans sont lents, prenant souvent 10 heures par spécimen, comme l'a noté Economo : « Une limitation est que l'on peut obtenir cet ensemble de données 3D riche, mais scanner un seul spécimen peut prendre 10 heures. » nnDans une étude publiée le 5 mars 2026 dans Nature Methods, Economo et Thomas van de Kamp du Karlsruhe Institute of Technology (KIT) en Allemagne ont dirigé une équipe qui a accéléré le processus. En combinant le faisceau de rayons X intense d'un accélérateur synchrotron avec la robotique et l'IA, ils ont scanné 2 000 spécimens de fourmis préservés dans l'éthanol provenant de musées du monde entier en une semaine. Un changeur robotisé faisait tourner chaque spécimen toutes les 30 secondes, générant des piles d'images 2D converties en modèles 3D. nnJulian Katzke, premier auteur de l'étude et ancien étudiant à l'Okinawa Institute of Science and Technology (OIST), a expliqué l'efficacité : « Nous avons estimé que si nous devions réaliser ce projet avec un scanner CT de laboratoire, cela prendrait six ans de fonctionnement continu. Avec l'installation au KIT, nous avons scanné 2 000 spécimens en une seule semaine. » nnLes scans initiaux montraient des fourmis dans des positions maladroites, aussi des étudiants en informatique de l'Université du Maryland dans le cours de James Purtilo ont développé une IA pour l'estimation de pose afin que les modèles paraissent naturels. Purtilo l'a décrit ainsi : « Un projet de fin d'études est destiné à défier les étudiants à intégrer leurs compétences, à fonctionner en équipe efficace et à démontrer leur capacité à résoudre de vrais problèmes. Et ce problème était un sacré défi. » nnLes modèles Antscan révèlent des détails microscopiques comme les muscles, les systèmes nerveux et les dards à une résolution micrométrique. Les données brutes sont publiquement disponibles, avec un visualiseur en ligne pour l'exploration. Economo a souligné l'impact plus large : « La valeur de cette étude ne concerne pas seulement les fourmis – elle est bien plus étendue. Lorsque les spécimens sont numérisés, nous pouvons construire des bibliothèques d'organismes qui rationalisent leur utilisation, des laboratoires scientifiques aux salles de classe et aux studios hollywoodiens. » nnLes données Antscan ont soutenu un article publié le 19 décembre 2025 dans Science Advances par Economo et d'autres, analysant plus de 500 espèces de fourmis. Il a révélé une corrélation négative entre le volume de la cuticule de l'exosquelette et la taille de la colonie, liant les traits physiques au succès évolutif. Cela s'appuie sur une étude de juin 2025 dans Cell, co-écrite par Economo, sur les génomes des fourmis. nnEconomo prévoit d'élargir la base de données, déclarant : « Ce travail nous propulse davantage dans l'ère des big data pour la capture, l'analyse et le partage de la forme et de la structure des organismes. » L'article, intitulé « High-throughput phenomics of global ant biodiversity », met en lumière le potentiel de l'IA dans la recherche en biodiversité.
