AIを制御する作物ハーベスターがエネルギー持続可能性に大きな影響を与える可能性がある

デンマーク工科大学の物理学者は、世界で最も小さい果物ハーベスターを開発しました。このハーベスターは、人工知能（AI）によって制御され、直径が数マイクロメートルのハーベスターを可能にします。

DTU Physicsの准教授であるKaare Hartvig Jensenは、バイオ燃料、医薬品、その他の製品の生産のために作物を収穫、輸送、加工する必要性を減らすことを目的としています。抽出される物質は、植物代謝物と呼ばれ、新しい方法では化学的および機械的なプロセスが不要になります。

この研究は、Plant Physiologyに掲載されています。

植物代謝物

植物代謝物には、さまざまな重要な化学物質が含まれています。マラリア薬のアルテミシニンなど、治療効果を持つものもあります。他には、天然ゴムや木の樹液から得られるバイオ燃料など、機械的特性を持つものもあります。

ほとんどの植物代謝物は、個々の細胞に分離されています。代謝物の抽出方法は、製品の純度と収量に影響を与えるため、重要です。抽出プロセスには、粉砕、遠心分離、溶媒を使用した化学処理が含まれますが、これにより、汚染が発生し、高額な加工コストがかかります。

「すべての物質は、植物の中の個々の細胞内で生産され、貯蔵されています。純粋な物質を得るためには、そこに直接行く必要があります。植物全体を収穫したり、果実を枝から分離したりすると、目的の物質を含まない組織の一部も収穫してしまうことになります」と、Kaare Hartvig Jensenは述べています。

「2つの観点があります。純粋な物質を抽出するためには、細胞ごとに抽出する必要があります。そうすれば、植物を収穫する必要はありません。小さなロボットを付けて、植物に損傷を与えることなく作業できるようになります」と、Kaareは続けています。

現在、ハーベスターは植物や葉に使用されていますが、チームは将来的に大規模な使用を予想しています。計画が成功すれば、新しいバイオマス源が創出され、持続可能なエネルギー生産の新しい分野が確立される可能性があります。

将来的に可能な応用例の1つは、木からエネルギーを抽出する技術を開発することです。

「カナダやロシアの北部にあるスプルースの森には、約740億本の木があり、ほとんどが手付かずのまま残されています。これは、地球上の木の総数の約25%に相当します。この技術を開発することで、木から糖を抽出し、木を切り倒したり損傷させたりすることなくバイオ燃料を作ることができます」と、Kaareは説明しています。

ハーベスターは、直径100マイクロンの果実や葉にある細胞を探し、針の先端は約10マイクロンの直径です。

DTU Physicsの博士課程の学生であるMagnus Valdemar Paludanは、画像分析、画像認識、ロボット制御のシステムを作成しました。

「すべてが、顕微鏡カメラで行われます。まず、私はロボットが収穫する細胞を示すピクセルをマニュアルでマークしました。顕微鏡画像に基づいて、コンピューターを訓練して新しい画像で同様の細胞を見つけることができます」と、Magnusは述べています。

AIとマシンラーニング

新しい技術は、マシンラーニングとGoogLeNetという既存のニューラルネットワークに依存しています。ネットワークは、顕微鏡的な構造を認識し、先進的な画像分析を実行することができます。

「転移学習という手法を使用しました。ここでは、既存のニューラルネットワークが画像内のさまざまなオブジェクトを認識する能力を利用します。コンピューターに新しい画像を示し、マニュアルでマークされた細胞を含むものを示すことで、ネットワークのパラメーターを調整して、顕微鏡的な代謝物質豊富な細胞を認識することができました」と、Magnusは述べています。

「ハーベスターは、葉の画像を顕微鏡カメラで撮影し、ソフトウェアを通して、収穫する必要がある細胞を認識します。次に、ミクロロボットを使用して、化学物質を自動的に抽出できますが、植物の残りの部分は損傷を受けません」と、Magnusは説明しています。