एआई-नियंत्रित फसल काटने वाला बड़े पैमाने पर ऊर्जा स्थिरता के लिए महत्वपूर्ण परिणाम हो सकता है

डेनमार्क के टेक्निकल यूनिवर्सिटी में भौतिक विज्ञानी एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा नियंत्रित विश्व के सबसे छोटे फल काटने वाले का विकास किया है, जो केवल कुछ माइक्रोन में एक काटने वाले को सक्षम बनाता है।

डीटीयू भौतिकी में एसोसिएट प्रोफेसर कारे हार्टविग जेन्सेन ने जैव ईंधन, फार्मास्यूटिकल्स और अन्य उत्पादों के उत्पादन के लिए फसलों को काटने, परिवहन और प्रसंस्करण की आवश्यकता को कम करने का लक्ष्य रखा। जो पदार्थ निकाले जाते हैं उन्हें पौधे के उपोत्पाद कहा जाता है, और नई विधि रासायनिक और यांत्रिक प्रक्रियाओं की आवश्यकता को समाप्त कर देती है।

शोध को प्लांट फिजियोलॉजी में प्रकाशित किया गया था।

पौधे के उपोत्पाद

पौधे के उपोत्पाद में विभिन्न महत्वपूर्ण रसायन होते हैं, और जैसे कि मलेरिया की दवा आर्टेमिसिनिन के रूप में चिकित्सीय गुण होते हैं। अन्य जैसे कि प्राकृतिक रबड़ या पेड़ के रस से जैव ईंधन यांत्रिक गुण होते हैं।

अधिकांश पौधे के उपोत्पाद व्यक्तिगत कोशिकाओं में अलग किए जाते हैं, और उपोत्पादों को निकालने की विधि महत्वपूर्ण है क्योंकि प्रक्रिया उत्पाद की शुद्धता और उपज पर प्रभाव डालती है। निकालने की प्रक्रिया में पीसने, केंद्रापसारक और रासायनिक उपचार शामिल होते हैं जो पर्यावरण प्रदूषण का कारण बनते हैं जो उच्च वित्तीय और पर्यावरणीय प्रसंस्करण लागत का कारण बनता है।

“सभी पदार्थ पौधे में व्यक्तिगत कोशिकाओं के भीतर उत्पादित और संग्रहीत किए जाते हैं। यह वह जगह है जहां आपको जाना होगा यदि आप शुद्ध सामग्री चाहते हैं। जब आप पूरे पौधे को काटते हैं या फल को शाखाओं से अलग करते हैं, तो आप बहुत सारे ऊतक भी काटते हैं जिसमें वह पदार्थ नहीं होता है जिसमें आप रुचि रखते हैं,” कारे हार्टविग जेन्सेन कहते हैं।

“तो इसमें दो दृष्टिकोण हैं। यदि आप शुद्ध पदार्थ निकालना चाहते हैं, तो आपको यह कोशिका से कोशिका करना होगा। और जब आप ऐसा कर सकते हैं, जैसा कि हमने दिखाया है, तो आपको पौधे को काटने की आवश्यकता नहीं है। फिर आप छोटे रोबोट को रख सकते हैं और यह पौधे को नुकसान पहुंचाए बिना काम कर सकता है,” कारे जारी रखता है।

वर्तमान में, काटने वाला पौधों और पत्तियों के साथ उपयोग किया जा रहा है, लेकिन टीम इसे भविष्य में बड़े पैमाने पर काम करते हुए देखती है। यदि सब कुछ योजना के अनुसार काम करता है, तो नई दृष्टिकोण से जैव द्रव्य का एक नया स्रोत बन सकता है और स्थायी ऊर्जा उत्पादन का एक नया क्षेत्र स्थापित किया जा सकता है।

भविष्य में एक संभावित अनुप्रयोग प्रौद्योगिकी का उपयोग करके पेड़ों से ऊर्जा का दोहन करना हो सकता है।

“उत्तरी कनाडा और रूस के जंगलों में, 740 अरब पेड़ हैं जो पूरी तरह से अछूते हैं। यह पूरे ग्रह पर पेड़ों की कुल संख्या का लगभग 25% है। इस प्रौद्योगिकी को विकसित करके, हम पेड़ों से चीनी निकाल सकते हैं और बिना पेड़ों को काटे या नुकसान पहुंचाए जैव ईंधन बना सकते हैं,” कारे बताते हैं।

काटने वाला फल और पत्तियों में 100 माइक्रोन व्यास वाली कोशिकाओं की तलाश करता है, और सुई का शीर्ष लगभग 10 माइक्रोन व्यास का होता है।

डीटीयू भौतिकी में पीएचडी छात्र मैग्नस वाल्डेमार पालुदान ने छवि विश्लेषण, छवि मान्यता और रोबोट नियंत्रण प्रणाली बनाई है।

“यह सभी एक माइक्रोस्कोप कैमरे के साथ किया जाता है। शुरू करने के लिए, मैंने माइक्रोस्कोपी छवियों पर रोबोट द्वारा काटने वाली कोशिकाओं को मैन्युअल रूप से चिह्नित किया। यह जानकारी नए चित्रों में समान कोशिकाओं को खोजने के लिए कंप्यूटर को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जा सकती है,” मैग्नस कहते हैं।

एआई और मशीन लर्निंग

नई प्रौद्योगिकी मशीन लर्निंग और गूगलनेट पूर्व-मौजूदा न्यूरल नेटवर्क पर निर्भर करती है। नेटवर्क सूक्ष्मदर्शी संरचनाओं को पहचानने और उन्नत छवि विश्लेषण करने में सक्षम है।

“हमने ट्रांसफर लर्निंग नामक एक तकनीक का उपयोग किया, जहां आप मौजूदा न्यूरल नेटवर्क की वस्तुओं को एक छवि में पहचानने की क्षमता का उपयोग करते हैं। कंप्यूटर को नए चित्रों की एक संख्या दिखाकर जिसमें मैन्युअल रूप से चिह्नित कोशिकाएं हैं, हम नेटवर्क के पैरामीटर को समायोजित करने में सफल रहे ताकि यह सूक्ष्मदर्शी उपोत्पाद-समृद्ध कोशिकाओं को पहचान सके,” मैग्नस कहते हैं।

“काटने वाला तब जा सकता है और माइक्रोस्कोप कैमरे के साथ पत्ती की एक तस्वीर ले सकता है, इसे सॉफ्टवेयर के माध्यम से चला सकता है, और कोशिकाओं को पहचान सकता है जिन्हें उसे काटने की आवश्यकता है। फिर यह स्वचालित रूप से एक माइक्रोरोबोट का उपयोग करके रसायनों को निकाल सकता है, जबकि पौधे का बाकी हिस्सा परेशान नहीं होता है,” मैग्नस बताते हैं।