AI-styrt avlingssamler kan ha stor innvirkning på bærekraftig energiproduksjon

Fysikere ved Danmarks Tekniske Universitet har utviklet verdens minste frukt-samler styrt av kunstig intelligens (AI), som gjør det mulig å samle inn avlinger som måler bare noen få mikroner.

Kaare Hartvig Jensen, assosiert professor ved DTU Fysikk, ønsket å redusere behovet for å høste, transportere og prosessere avlinger for produksjon av biobrensel, legemidler og andre produkter. Stoffene som blir ekstrahert, kalles plantemetabolitter, og den nye metoden eliminerer behovet for kjemiske og mekaniske prosesser.

Forskningen ble publisert i Plant Physiology.

Plantemetabolitter

Plantemetabolitter har en rekke viktige kjemikalier, og noen som malariamedisinen artemisinin har terapeutiske egenskaper. Andre som naturlig gummi eller biobrensel fra tresaft har mekaniske egenskaper.

De fleste plantemetabolitter isoleres i enkeltceller, og metoden for å ekstrahere metabolittene er viktig, ettersom prosessen påvirker produktets renhet og utbytte. Ekstraksjonsprosessen innebærer knusing, sentrifugering og kjemisk behandling med løsningsmidler, som resulterer i forurensning som fører til høye finansielle og miljømessige prosesskostnader.

“Alle stoffene produseres og lagres inne i enkeltceller i planten. Det er der du må gå inn hvis du ønsker det rene materialet. Når du høster hele planten eller skiller frukten fra greinene, høster du også en hel del vev som ikke inneholder stoffet du er interessert i,” sier Kaare Hartvig Jensen.

“Det er to perspektiver på det. Hvis du ønsker å ekstrahere de rene stoffene, må du gjøre det celle for celle. Og når du kan gjøre det, som vi har vist, trenger du ikke å høste planten. Da kan du sette den lille roboten på og den kan arbeide uten å skade planten,” fortsetter Kaare.

For tiden brukes samleren med planter og blader, men teamet ser for seg at den kan brukes på en større skala i fremtiden. Hvis alt fungerer som planlagt, kan den nye tilnærmingen skape en ny kilde til biomasse og etablere et nytt område for bærekraftig energiproduksjon.

En mulig anvendelse i fremtiden kan være å bruke teknologien til å utnytte energi fra trær.

“I skogene i nordlige Canada og Russland, finnes det furuskoger med rundt 740 milliarder trær som er helt uberørt. Det er omtrent 25% av det totale antallet trær på jorden. Ved å utvikle denne teknologien, kan vi utnytte trær for sukker og produsere biobrensel uten å felle eller skade trærne,” forklarer Kaare.

Samleren søker etter celler i frukt og blader som er 100 mikroner i diameter, og toppen av nålen er omtrent 10 mikroner i diameter.

Magnus Valdemar Paludan er en PhD-student ved DTU Fysikk som har utviklet systemet for bildeanalyse, bildegjenkjenning og robotkontroll.

“Det er all gjort med en mikroskopekamera. Til å begynne med, markerte jeg manuelt piksler på mikroskopibildene som viser cellene som roboten skal høste. Den informasjonen kan brukes til å trene en datamaskin til å finne lignende celler i nye bilder,” sier Magnus.

Kunstig intelligens og maskinlæring

Den nye teknologien baserer seg på maskinlæring og det eksisterende neuralt nettverk GoogLeNet. Nettverket kan gjenkjenne mikroskopiske strukturer og utføre avansert bildeanalyse.

“Vi brukte en teknikk som kalles overføringslæring, der man bruker det eksisterende neuralt nettverks evne til å gjenkjenne forskjellige objekter i et bilde. Ved å vise datamaskinen en rekke nye bilder med manuelt markerte celler, lyktes vi å justere nettverksparametrene så den gjenkjenner mikroskopiske metabolitt-rike celler,” sier Magnus.

“Samleren kan deretter gå inn og ta et bilde av bladet med mikroskopekameraet, kjøre det gjennom programvaren og gjenkjenne cellene den må høste. Deretter kan den ekstrahere kjemikaliene automatisk ved hjelp av en mikrorobot, mens resten av planten forblir uberørt,” forklarer Magnus.