Prirodoslovni muzeji ušli su u novu fazu znanstvenih otkrića i pristupačnosti podataka projektom openVertebrate (oVert) u kojem je 18 institucija surađivalo kako bi izradili 3D rekonstrukcije uzoraka kralježnjaka i te podatke stavili na Internet.  

CT snimke

U sklopu projekta oVert između 2017. i 2023. napravljene su CT snimke više od 13.000 uzoraka, s reprezentativnim vrstama stabla života kralježnjaka. To uključuje više od polovice rodova svih vodozemaca, gmazova, riba i sisavaca.

Većinu rekonstrukcija čine koštane strukture skenirane rendgenskim zrakama. Dio uzoraka ujedno je obojen privremenom otopinom za poboljšanje kontrasta koja je istraživačima omogućila vizualizaciju mekih tkiva, poput kože, mišića i drugih organa. 

Veliki iskorak 

Modeli tako daju uvid u unutarnje dijelove tijela koji su se prije mogli promatrati samo disekcijom i uzorkovanjem tkiva. To je veliki iskorak od početne ideje projekta kojim se htjelo skenirati samo uzorke riba, gmazova i vodozemaca sačuvane u etilnom alkoholu.

S vremenom je izrađen i digitalni model grbavog kita. Da bi ga skenirali u dovoljnoj rezoluciji istraživači su rastavili kostur, izradili 3D modele svake pojedinačne kosti te potom ponovno sastavili fizički i digitalni uzorak.

Skenirane su i galapagoške kornjače u rotaciji od 360 stupnjeva te ugrožena krunasta zmija. Opsežna studija na više od 500 oVert uzoraka otkrila je da su Spixove sedlaste žabe tijekom evolucije više od 20 puta gubile i ponovno dobile zube, a druga je studija zaključila da bi Spinosaurus, masivni dinosaur veći od Tyrannosaurus rexa, bio loš plivač pa je zato ostao na kopnu. 

Interakcija i manipulacija

Vrijednost oVerta nadilazi znanstvena istraživanja. Njegovi 3D modeli mogu se iskoristiti za izradu realističnih replika životinja, fotografije oVert primjeraka prikazati kao muzejske eksponate, a primjerci gledani u VR okruženju daju priliku za interakciju i manipulaciju. 

Najveći izazov bit će izrada alata dovoljno sofisticiranih za analizu podataka. Nikad ovoliko 3D prirodoslovnih primjeraka nije bilo javno dostupno i tek će daljnji razvoj strojnog učenja i superračunalstva iskoristiti njihov puni potencijal, kažu sudionici projekta.