Một nghiên cứu mới cho thấy in 3D và các ống được hỗ trợ bởi AI đã thay đổi cách trồng củ cải đường như thế nào. Đây chỉ là một ví dụ về cách công nghệ đang thay đổi ngành nông nghiệp.
Trong nghiên cứu tiên tiến này, quét laser, in 3D và trí tuệ nhân tạo được kết hợp để tạo ra các mô hình chi tiết về sự phát triển của cây trồng.
(Ảnh: Bapt/Red Zeppelin)
Những cách khác nhau để xem xét kiểu hình thực vật
Phân tích kiểu hình thực vật hoặc thu thập dữ liệu thực vật đáng tin cậy là quan trọng cho nhân giống cây trồng hiện đại. Việc đo lường phải được thực hiện thủ công, tốn nhiều thời gian.
Ngược lại, những tiến bộ của công nghệ hình ảnh và học máy đã tự động hóa phần lớn quá trình này, cho phép thu thập dữ liệu chính xác và toàn diện hơn. Đã cập nhật giấy trên tạp chí GigaScience trình bày mô hình 3D của cây củ cải đường cùng với sự xác nhận của nó.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng Phát hiện và đo phạm vi ánh sáng (LIDAR) để kiểm tra một cây củ cải đường sống từ 12 quan điểm khác nhau. Sau khi dữ liệu được xử lý, nó được đưa vào máy in 3D thương mại, tạo ra một bản sao kích thước thật và rất chi tiết của nhà máy. Những mô hình này thể hiện những phẩm chất cơ bản và nhằm mục đích làm hướng dẫn cho hệ thống AI trong nỗ lực nhân giống.
Tiến sĩ Jonas Bömer và nhóm của ông đã dẫn đầu ý tưởng mới này từ Viện nghiên cứu củ cải đường và Đại học Bonn. Họ nhấn mạnh tầm quan trọng của các mô hình 3D chính xác đối với việc nhân giống cây trồng dựa trên cảm biến và cho biết những mô hình này giúp tiêu chuẩn hóa các biện pháp và làm cho dữ liệu của hệ thống AI chính xác hơn.
Những công dụng có thể có và tiềm năng to lớn
Hiệu quả của nghiên cứu này vượt xa việc trồng củ cải đường. Vì các tệp in 3D là miễn phí nên các nhà khoa học khác có thể tạo bản sao của các mô hình này. Điều này giúp dễ dàng so sánh kết quả nghiên cứu từ các phòng thí nghiệm và khu vực khác nhau. Nó cũng giúp người dân ở các nước đang phát triển, nơi có thể không có nhiều nguồn lực, dễ dàng thực hiện các nghiên cứu nâng cao hơn.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng LIDAR và in 3D để tạo ra một mô hình rất chi tiết và ổn định, có rất ít thay đổi theo thời gian. Bởi vì các mô hình rất ổn định nên chúng có thể được sử dụng nhiều lần trong các thử nghiệm trong nhà kính và ngoài đồng ruộng. Những mô hình này giúp kiểm tra và so sánh các hệ thống cảm biến 3D, đảm bảo rằng các thuật toán trích xuất tham số hoạt động chính xác và giám sát cách các thuật toán này hoạt động trong các tình huống thực tế.
Trong buổi nói chuyện của mình, Tiến sĩ Bömer cho rằng việc sử dụng các công nghệ sản xuất bồi đắp để tạo ra các mô hình tham chiếu có thể sử dụng nhiều lần sẽ mở ra một hướng mới để tạo ra các phương pháp tiêu chuẩn hóa nhằm tham khảo khách quan và chính xác, phù hợp cho cả nghiên cứu khoa học và nhân giống cây trồng thực tế.
Nghiên cứu cho thấy rằng việc kết hợp công nghệ cảm biến hiện đại, in 3D và AI có thể mang lại lợi ích cho việc nhân giống cây trồng. Bằng cách tăng năng suất và chất lượng cây trồng, phương pháp tiếp cận tổng hợp này có tiềm năng giúp các chương trình nhân giống hiệu quả và thành công hơn đáng kể, từ đó góp phần đảm bảo an ninh lương thực toàn cầu.
Việc kết hợp in 3D với các quy trình được hỗ trợ bởi AI và những tiến bộ trong nhân giống cây trồng sẽ cung cấp cho nông dân những công cụ mới để canh tác chính xác hơn. Các nhà nghiên cứu đang tạo ra kiểu hình thực vật chính xác và hiệu quả hơn bằng cách tạo ra các mô hình thực tế có thể áp dụng lặp lại của cây củ cải đường. Công nghệ này phù hợp để nhân giống củ cải đường nhưng cũng có thể thay đổi cách nhân giống các loại cây trồng khác, như lúa và cây mồ côi châu Phi.
Như Chris Armit, một nhà khoa học dữ liệu, đã chỉ ra, giá trị của mô hình 3D có thể in được nằm ở khả năng in nhiều bản sao, mỗi bản cho mỗi cánh đồng cây trồng. Ông cho biết đây là phương pháp phân tích kiểu hình có chi phí thấp vì camera LIDAR là chi phí chính. Ông rất vui mừng khi thấy phương pháp này được áp dụng trên các loại cây trồng khác.
Nghiên cứu này là một bước tiến lớn trong nông nghiệp vì nó cho thấy công nghệ hiện tại có thể cải tiến các phương pháp cũ và giúp sản xuất cây trồng bền vững hơn như thế nào.
Nguồn ScienceTimes