"Plant Physiology”: sztuczna inteligencja wysysa soki z roślin

2021-05-28 07:42 aktualizacja: 2021-05-28, 07:51
Festiwal Roślin. Fot. PAP/Albert Zawada
Festiwal Roślin. Fot. PAP/Albert Zawada
Miniaturowy robot sterowany przez sztuczną inteligencję może wysysać z roślinnych komórek cenne produkty ich metabolizmu – informuje pismo “Plant Physiology”.

Zespół prof. Kaare Hartviga Jensena z Duńskiego Uniwersytetu Technicznego (Technical University of Denmark, DTU) zbadał, czy możliwe jest pobieranie cennych substancji chemicznych wprost z komórek roślin. Pozwoliłoby to zmniejszyć zapotrzebowanie na zasoby niezbędne do zbioru, transportu i przetwarzania upraw do produkcji biopaliw, farmaceutyków i innych produktów oraz wyeliminować potrzebę procesów chemicznych i mechanicznych.

Metabolity roślinne to na przykład artemizyna - lek przeciwko malarii, kauczuk naturalny czy wykorzystywana do produkcji biopaliwa żywica drzew.

Ponieważ większość metabolitów roślinnych jest izolowanych w pojedynczych komórkach, ważna jest również metoda ekstrakcji metabolitów, która wpływa zarówno na czystość produktu, jak i wydajność jego pozyskiwania.

Typowy proces ekstrakcji obejmuje mielenie, wirowanie i obróbkę chemiczną przy użyciu rozpuszczalników. Powoduje to znaczne zanieczyszczenie, co przyczynia się do wysokich kosztów finansowych i środowiskowych związanych z przetwarzaniem.

„Wszystkie substancje są wytwarzane i przechowywane w poszczególnych komórkach rośliny. Tam musisz wejść, jeśli chcesz mieć czysty materiał. Kiedy zbierzesz całą roślinę lub oddzielisz owoce od gałęzi, zbierzesz również całe mnóstwo tkanki, która nie zawiera interesującej nas substancji” - wyjaśnia Kaare Hartvig Jensen.

„Jeśli chcesz wyekstrahować czyste substancje, musisz to robić komórka po komórce. A kiedy możesz to zrobić, jak pokazaliśmy, nie musisz zbierać roślin - mały robot będzie mógł pracować bez uszkadzania rośliny” - mówi Kaar.

Zespół pracuje obecnie z roślinami i liśćmi, ale w przyszłości ten typ pozyskiwania substancji może być używany na nieco większą skalę. Istnieje nadzieja na stworzenie nowego źródła biomasy i zapoczątkowanie badań nad nowym obszarem zrównoważonej produkcji energii. W przyszłości podobną technologię można by wykorzystać do pozyskiwanie energii z drzew, które zawierają dużo biopaliwa.

„W północnej Kanadzie i Rosji znajdują się lasy świerkowe z około 740 miliardami drzew, które są całkowicie nietknięte. To około 25 proc. całkowitej liczby drzew na naszej planecie. Opracowując tę technologię, możemy pozyskiwać z drzew cukier i wytwarzać biopaliwo bez ścinania i uszkadzania drzew” - wyjaśnia Kaare.

Komórki roślinne w owocach i liściach, których szuka robot, mają średnicę 100 mikronów, a końcówka igły - średnicę około 10 mikronów.

„Wszystko odbywa się za pomocą kamery mikroskopowej. Na początek ręcznie zaznaczyłem piksele na obrazach mikroskopowych pokazujących komórki, z których robot zbierze potrzebne substancje. Informacje te można wykorzystać do wyszkolenia komputera w znajdowaniu podobnych komórek na nowych obrazach” - wyjaśnił Magnus Valdemar Paludan, doktorant z DTU Physics, który stworzył system analizy i rozpoznawania obrazu oraz sterowania robotem.

Elementy składowe zastosowanej technologii to uczenie maszynowe i istniejąca wcześniej sieć neuronowa, GoogLeNet. Sieć może już rozpoznawać struktury makroskopowe i powiedzieć, na przykład, czy na zdjęciu jest słoń lub czerwona papryka.

„Zastosowaliśmy technikę zwaną uczeniem się transferowym, w której wykorzystujesz zdolność istniejącej sieci neuronowej do rozpoznawania różnych obiektów na obrazie. Pokazując komputerowi wiele nowych obrazów z ręcznie zaznaczonymi komórkami, udało nam się dostosować parametry sieci, tak aby rozpoznawała mikroskopijne komórki bogate w metabolity” - mówi Magnus.

„Kombajn (do zbioru metabolitów) może wtedy zrobić zdjęcie liścia kamerą mikroskopową, uruchomić oprogramowanie i rozpoznać komórki potrzebne do zebrania. Następnie może automatycznie wyodrębnić chemikalia za pomocą mikrorobota, podczas gdy reszta roślina pozostaje nienaruszona” - wyjaśnia Magnus. (PAP)

liv/