Самый маленький в мире сборщик плодов, управляемый искусственным интеллектом

Целью доцента Кааре Хартвига Йенсена из DTU Physics было сократить необходимость сбора, транспортировки и обработки урожая для производства биотоплива, фармацевтических препаратов и других продуктов. Новый метод извлечения необходимых веществ — растительных метаболитов — также устраняет необходимость химических и механических процессов.

Растительные метаболиты включают широкий спектр чрезвычайно важных химических веществ. Многие, такие как противомалярийный препарат артемизинин, обладают замечательными терапевтическими свойствами, другие, например натуральный каучук или биотопливо из древесного сока, — механическими свойствами.

Сбор клетка за клеткой

Поскольку большинство растительных метаболитов изолированы в отдельных клетках, метод их извлечения критически важен, так как влияет на чистоту продукта и выход.

Обычно экстракция включает измельчение, центрифугирование и химическую обработку растворителями. Это приводит к значительному загрязнению и высоким финансовым и экологическим затратам.

«Все вещества производятся и хранятся внутри отдельных клеток растения. Именно туда нужно попасть, чтобы получить чистый материал. Когда вы собираете всё растение или отделяете плод от ветвей, вы также собираете много ткани, которая не содержит нужного вам вещества», — объясняет Кааре Хартвиг Йенсен.

«Таким образом, есть две перспективы. Если вы хотите извлечь чистые вещества, вам нужно делать это клетка за клеткой. И когда вы можете это сделать, как мы показали, вам не нужно собирать растение. Вы можете установить маленького робота, и он будет работать, не повреждая растение», — говорит Кааре.

Команда в настоящее время работает с растениями и листьями, но в будущем такой сборщик может использоваться в более крупном масштабе.

Надежда в том, что этот уникальный подход может создать новый источник биомассы и стимулировать исследования в новой области устойчивого производства энергии.

Одно из возможных будущих применений технологии — получение энергии из деревьев, которые содержат много биотоплива.

«В лесах северной Канады и России есть еловые леса с примерно 740 миллиардами деревьев, которые совершенно нетронуты. Это около 25% от общего числа деревьев на планете. Развивая эту технологию, мы можем получать сахар из деревьев и производить биотопливо, не срубая и не повреждая их», — объясняет Кааре.

Искусственный интеллект на микроскопическом уровне

Клетки в плодах и листьях, которые ищет сборщик, имеют диаметр 100 микрон, а кончик иглы — около 10 микрон в диаметре. Таким образом, сбор происходит в масштабе ширины человеческого волоса.

Магнус Вальдемар Палудан, аспирант DTU Physics, создавший систему анализа изображений, распознавания образов и управления роботом, объясняет:

«Всё делается с помощью микроскопа и камеры. Сначала я вручную отмечал пиксели на микрофотографиях, показывающие клетки, которые будет собирать робот. Эта информация может быть использована для обучения компьютера находить похожие клетки на новых изображениях».

Машинное обучение и предварительно существующая нейронная сеть GoogLeNet — строительные блоки технологии. Сеть уже может распознавать макроскопические структуры, анализировать изображение и сообщать, есть ли на фото, например, слон или красный перец.

«Мы использовали технику, называемую transfer learning, когда вы используете способность существующей нейронной сети распознавать различные объекты на изображении. Показывая компьютеру ряд новых изображений с отмеченными вручную клетками, нам удалось скорректировать параметры сети так, чтобы она распознавала богатые метаболитами микроскопические клетки», — говорит Магнус.

«Затем сборщик может сделать снимок листа через микроскоп, пропустить его через программное обеспечение и распознать клетки, которые нужно собрать. Далее он может автоматически извлечь химические вещества с помощью микроробота, в то время как остальная часть растения остаётся нетронутой», — объясняет Магнус.