Zdravější a výnosnější pěstování: Vědci vyvinuli systém, který umí předpovědět vývoj rostlin
Dokáže nahlédnout do budoucnosti rostlin – přesně zhodnotit jejich stav a předpovědět jejich budoucí kondici. Nový nástroj AMULET vznikl ve spolupráci českých a britských vědců. Spojuje špičkové zobrazovací metody s umělou inteligencí a otevírá tak nové možnosti nejen v rostlinném výzkumu, ale i pro pěstitele a šlechtitele.
Při vývoji AMULETu spolupracovali odborníci na rostlinný výzkum i informatici z Českého institutu výzkumu a pokročilých technologií (CATRIN) Univerzity Palackého, VŠB-Technické univerzity Ostrava a Imperial College London. Systém podle nich může významně zefektivnit zpracování dat získaných při sledování a hodnocení vlastností rostlin v různých prostředích. Tento přístup umožňuje rychlejší a přesnější analýzu rostlinných vlastností, což může podpořit vývoj odolnějších a výnosnějších plodin.
Model zpracovává obrazy získané pomocí cenově dostupné RGB kamery. Vědci ho natrénovali na více než 30 000 snímcích modelové rostliny huseníčku rolního, ale prokázali, že ho lze využít i na zemědělské plodiny, jako je brambor.
„Systém zahrnuje detekci rostlin, odhad budoucího vývoje, třídění i analýzu dat. Vylepšuje fenotypizaci tím, že využívá pokročilý model umělé inteligence, který dokáže předvídat vývoj obrazových dat s vysokou přesností. Tato schopnost přináší výhody celé škále uživatelů – od vědců až po zemědělce – například tím, že zkracuje trvání experimentů, umožňuje včasnou detekci stresu rostlin nebo rychlejší rozpoznání nezdravých jedinců,“ přiblížil na webu Univerzity Palackého Jan Zdražil z ústavu Catrin.
Dřív, než se objeví první známky problémů
Výzkumníci AMULET otestovali také u rostlin, které se „potkaly“ s patogenem Pseudomonas syringae. Systém dokázal odhalit i takové znaky rostlin, které jsou pro lidské oko obtížně postřehnutelné, ale výrazně přispívají k pochopení reakce rostlin na konkrétní podmínky růstu.
„Systém se osvědčil i při prognóze nástupu chorob u rostlin ještě předtím, než se projeví první viditelné příznaky, čímž umožňuje včasnou intervenci a minimalizaci ztrát na výnosu. Díky tomu bude možné rychleji a citlivěji zasáhnout a efektivněji tak chránit zdraví plodin,“ přiblížila jedna z vědkyň Nuria De Diego.
I když odborníci zdůrazňují potřebu dalšího testování funkčnosti systému v různých podmínkách a u různých druhů rostlin, již nyní podle nich představuje průlomový nástroj, který může výrazně zefektivnit fenotypizaci – od samotné detekce až po analýzu dat.