AI-styrd skördare för grödor kan ha stor inverkan på energihållbarhet

Fysiker vid Danmarks Tekniska Universitet har utvecklat världens minsta fruktskördare som styrs av artificiell intelligens (AI), vilket möjliggör en skördare som mäter bara några mikroner. 

Kaare Hartvig Jensen, biträdande professor vid DTU Physics, satte ut att minska behovet av skörd, transport och bearbetning av grödor för produktion av biobränslen, läkemedel och andra produkter. De ämnen som extraheras kallas växtmetaboliter, och den nya metoden eliminerar behovet av kemiska och mekaniska processer. 

Forskningen publicerades i Plant Physiology. 

Växtmetaboliter

Växtmetaboliter har ett brett spektrum av viktiga kemikalier, och de som malariamedlet artemisinin har terapeutiska egenskaper. Andra som naturlig gummi eller biobränsle från trädens sav har mekaniska egenskaper. 

De flesta växtmetaboliter isoleras i enskilda celler, och metoden för att extrahera metaboliterna är viktig med tanke på att proceduren påverkar produktens renhet och utbyte. Extraktionsprocessen innefattar krossning, centrifugering och kemisk behandling med lösningsmedel, vilket resulterar i föroreningar som leder till höga ekonomiska och miljömässiga bearbetningskostnader. 

“Alla ämnen produceras och lagras inuti enskilda celler i växten. Där måste du gå in om du vill ha det rena materialet. När du skördar hela växten eller separerar frukten från grenarna, skördar du också en hel del vävnad som inte innehåller den substans du är intresserad av”, säger Kaare Hartvig Jensen.

“Så det finns två perspektiv på det. Om du vill extrahera de rena ämnena, måste du göra det cell för cell. Och när du kan göra det, som vi har visat, behöver du inte skörda växten. Då kan du sätta den lilla roboten på och den kan arbeta utan att skada växten”, fortsätter Kaare. 

För närvarande används skördaren med växter och blad, men teamet ser det fungera på en större skala i framtiden. Om allt fungerar som planerat, kan den nya metoden skapa en ny källa till biomassa och etablera ett nytt område för hållbar energiproduktion.

En potentiell tillämpning i framtiden kan vara att använda tekniken för att utvinna energi från träd.

“I skogarna i norra Kanada och Ryssland finns det granbestånd med cirka 740 miljarder träd som är helt orörda. Det är cirka 25% av det totala antalet träd på planeten. Genom att utveckla denna teknik kan vi utvinna socker från träd och producera biobränsle utan att fälla eller skada träden”, förklarar Kaare.

Skördaren letar efter celler i frukt och blad som är 100 mikroner i diameter, och toppen av nålen är cirka 10 mikroner i diameter.

 Magnus Valdemar Paludan är en doktorand vid DTU Physics som skapade systemet för bildanalys, bildigenkänning och robotstyrning.

“Allt görs med en mikroskoppkamera. Till att börja med markerade jag manuellt pixlar på mikroskopibilderna som visar cellerna som roboten kommer att skörda. Den informationen kan användas för att träna en dator att hitta liknande celler i nya bilder”, säger Magnus.

 AI och maskinlärning

Den nya tekniken bygger på maskinlärning och det befintliga neuronnätverket GoogLeNet. Nätverket kan känna igen mikroskopiska strukturer och utföra avancerad bildanalys. 

“Vi använde en teknik som kallas överföringslärande, där du använder det befintliga neuronnätverkets förmåga att känna igen olika föremål i en bild. Genom att visa datorn ett antal nya bilder med manuellt markerade celler, lyckades vi anpassa nätverkets parametrar så att det känner igen de mikroskopiska metabolitrika cellerna”, säger Magnus.

“Skördaren kan sedan gå in och ta en bild av bladet med mikroskoppkameran, köra den genom programvaran och känna igen cellerna den behöver skörda. Nästa steg är att den kan extrahera kemikalierna automatiskt med en mikrorobot, medan resten av växten förblir orörd”, förklarar Magnus.