Cercetători americani dezvoltă un microscop inteligent pentru monitorizarea sănătății solului

O echipă de cercetători de la Universitatea din Texas, campusul San Antonio (UTSA), lucrează la un nou sistem de microscopie bazat pe inteligență artificială, menit să revoluționeze modul în care analizăm sănătatea solului.

Noua tehnologie promite să facă testarea solului mai rapidă, mai ieftină și mult mai accesibilă pentru fermieri și specialiști în managementul terenurilor din întreaga lume.

Proiectul, aflat încă într-un stadiu incipient, combină un microscop optic cu cost redus cu algoritmi de învățare automată pentru a detecta și măsura prezența ciupercilor din sol — un indicator crucial al fertilității și sănătății acestuia. Inovația urmează să fie prezentată pe 9 iulie la conferința Goldschmidt din Praga, potrivit anunțului echipei de cercetare.

Ciupercile din sol joacă un rol esențial în procesele biologice de reciclare a nutrienților, retenția apei și susținerea creșterii plantelor. Diversitatea și cantitatea acestora sunt indicatori-cheie ai unui ecosistem sănătos. Prin monitorizarea acestor organisme, fermierii pot lua decizii mai bine informate legate de fertilizare, irigare sau metode de cultivare, îmbunătățind astfel sustenabilitatea agriculturii.

Până acum, testele biologice de sol necesitau fie echipamente de laborator costisitoare, fie specialiști care să analizeze probele la microscop. Alte metode moderne, precum testele de acizi grași fosfolipidici sau analiza ADN, sunt precise dar scumpe și se concentrează mai ales pe compoziția chimică, ignorând complexitatea biologică a solului.

„Metodele actuale de analiză biologică a solului sunt fie costisitoare, fie greu de accesat fără expertiză specializată”, explică Alec Graves, cercetător principal din cadrul proiectului. „Noi dezvoltăm o alternativă low-cost care folosește inteligența artificială și un microscop optic clasic, eliminând nevoia de expertiză manuală și oferind o imagine mai completă a vieții biologice din sol.”

Cercetătorii au creat un software specializat, alimentat cu mii de imagini cu ciuperci din soluri prelevate din sudul Texasului. Acesta poate analiza înregistrări video ale probelor de sol, transformându-le în imagini fixe și apoi identificând structurile fungice prin intermediul rețelelor neuronale. Algoritmul estimează cantitatea de masă fungică din eșantion, oferind date relevante pentru evaluarea calității solului.

Tehnologia este compatibilă cu microscoape optice standard, disponibile chiar și în laboratoare școlare, cu măriri de 100x sau 400x, ceea ce o face ideală pentru aplicații educaționale și agricole în medii cu resurse limitate. Echipa lucrează acum la integrarea sistemului într-un robot mobil autonom, care să colecteze mostre, să le analizeze și să ofere rezultate pe loc. Prototipul complet este așteptat să fie finalizat și testat pe teren în următorii doi ani.

Proiectul este coordonat de profesorul Saugata Datta, directorul Institutului pentru Resurse de Apă și Sustenabilitate din cadrul UTSA. Detaliile tehnice ale algoritmului de învățare automată vor fi publicate în curând într-un jurnal științific de specialitate.

Sursa: IThome

Editor: Lucia Țanțuc