محصد المحاصيل المسيطر عليه بواسطة الذكاء الاصطناعي قد يكون له آثار كبيرة على استدامة الطاقة

قام физيائيون في جامعة الدنمارك الفنية ب开发 أصغر محصد فاكهة في العالم المسيطر عليه بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يمكنه من قياس بضعة ميكرونات.

بدأ كاري هارتفيج جنسن، أستاذ مساعد في قسم الفيزياء بجامعة الدنمارك الفنية، في تقليل الحاجة إلى حصاد ونقل ومعالجة المحاصيل لإنتاج الوقود الحيوي والأدوية وغيرها من المنتجات.

المواد التي يتم استخراجها تسمى متابوليتات النبات، وتقنية جديدة تقضي على الحاجة إلى العمليات الكيميائية والميكانيكية.

نشر البحث في فيزيولوجيا النبات。

متابوليتات النبات

تتمتع متابوليتات النبات بمجموعة واسعة من المواد الكيميائية الحاسمة، وتتمتع بعضها مثل دواء الملاريا أرتيميسينين بالخصائص العلاجية.

تتم عزل معظم متابوليتات النبات في الخلايا الفردية، وطريقة استخراج المتابوليتات مهمة نظرًا لتأثير الإجراء على نقاء وناتج المنتج.

“جميع المواد تنتج وتخزّن داخل الخلايا الفردية في النبات.

“هناك منظوران لذلك.

إذا كنت تريد استخراج المواد النقية، عليك القيام بذلك خلية خلية.

والآن، يمكننا القيام بذلك، كما هو موضح، ولا نضطر إلى حصاد النبات.

يمكننا وضع الروبوت الصغير هناك ويمكنه العمل دون إتلاف النبات،” يوضح كاري.

في الوقت الحالي، يتم استخدام المحصد مع النباتات والأوراق، ولكن الفريق يرى أنه سيعمل على نطاق أوسع في المستقبل.

إذا كل شيء سار حسب الخطة، يمكن أن يخلق النهج الجديد مصدرًا جديدًا من البايوماس ويؤسس مجالًا جديدًا من إنتاج الطاقة المستدام.

تطبيق محتمل في المستقبل يمكن أن يكون استخدام التكنولوجيا لاستخراج الطاقة من الأشجار.

“في غابات شمال كندا وروسيا، هناك غابات من شجرة التنوب تضم حوالي 740 مليار شجرة لم تتمزق.

“هذا ما يقرب من 25٪ من إجمالي عدد الأشجار على الكوكب.

من خلال تطوير هذه التكنولوجيا، يمكننا استخراج السكر من الأشجار وصنع الوقود الحيوي دون قطع أو إتلاف الأشجار،” يوضح كاري.

يبحث المحصد عن خلايا في الفواكه والأوراق التي يبلغ قطرها 100 ميكرون، وطول رأس الإبرة حوالي 10 ميكرون.

ماغنوس فالديمار بالودان هو طالب دكتوراه في قسم الفيزياء بجامعة الدنمارك الفنية الذي أنشأ نظام تحليل الصور وتمييز الصور وسيطرة الروبوت.

“كل ذلك يتم بفضل كاميرا المجهر.

في البداية، قمت بتعليم بيكسلات يدوية على صور المجهر التي تظهر الخلايا التي سوف يجمعها الروبوت.

يمكن استخدام هذه المعلومات لتدريب الكمبيوتر على العثور على خلايا مماثلة في الصور الجديدة،” يقول ماغنوس.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

تعتمد التكنولوجيا الجديدة على التعلم الآلي وشبكة جوجل نت الموجودة مسبقًا.

تتمكن الشبكة من التعرف على الهياكل المجهرية وتنفيذ تحليل الصور المتقدم.

“لقد استخدمنا تقنية تسمى التعلم التحويلي، حيث تستخدم الشبكة العصبية الحالية القدرة على التعرف على كائنات مختلفة في الصورة.

من خلال إظهار الكمبيوتر لمجموعة من الصور الجديدة مع الخلايا المحددة يدوياً، نجحنا في تعديل معلمات الشبكة حتى تعترف بالخلايا الغنية بالميتابوليتات المجهرية،” يقول ماغنوس.

“يمكن للمحصد بعد ذلك أن يأخذ صورة للورقة بكاميرا المجهر، ويعمل عليها من خلال البرنامج، ويعترف بالخلايا التي يحتاج إلى حصادها.

ثم يمكنه استخراج المواد الكيميائية تلقائيًا باستخدام روبوت ميكروني، بينما يبقى باقي النبات غير متأثر،” يوضح ماغنوس.