BlackBird в работе: Анна Андерхилл (Anna Underhill), технический специалист отдела генетических исследований винограда USDA-ARS в Женеве, штат Нью-Йорк, калибрует лоток для дисков с листьями для визуализации BlackBird. Система может снимать образцы с 351 образца виноградного куста за два часа.
Ученые из Корнельского университета (Cornell University) разработали робота с названием Блэкбёрд (BlackBird), который может собирать на листе винограда не меньше информации, чем оптический микроскоп.
Новые технологии, использующие робототехнику и искусственный интеллект, усиливают усилия по защите винограда и скоро станут доступны исследователям по всей стране.
Биолог Ланс Кэдл-Дэвидсон (Lance Cadle-Davidson), адъюнкт-профессор Корнельской школы интегративных наук о растениях (SIPS) и фитопатолог-исследователь растений из Службы сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США, выводит сорта винограда, более устойчивые к оидиуму, однако исследования его лаборатории были затруднены из-за необходимости вручную оценить тысячи образцов виноградных листьев на предмет наличия инфекции оидиума.
Подробнее об этом здесь: Новая дорожная карта для селекционеров винограда
Итак, его команда разработала прототипы роботов для визуализации, которые могут автоматически сканировать образцы виноградных листьев - процесс, называемый высокопроизводительным фенотипированием - в рамках финансируемого USDA-ARS проекта селекции винограда VitisGen2 и в партнерстве с Исследовательским центром света и здоровья (Light and Health Research Center).
Читайте о проекте здесь: Отбор с помощью ДНК-маркеров увеличивает эффективность селекции винограда
Это партнерство привело к созданию роботизированной камеры, которую они назвали «BlackBird».
BlackBird может собирать информацию в масштабе 1,2 микрометра на пиксель, что эквивалентно обычному оптическому микроскопу. Для каждого исследуемого образца листа размером 1 см робот предоставляет информацию размером 8000 на 5000 пикселей.
Извлечение полезной информации из такого большого изображения с высоким разрешением было проблемой для инженера и специалиста по информатике Ю Цзяна (Yu Jiang), доцента-исследователя в секции садоводства SIPS в исследовательской компании Корнелл АгриТех (Cornell AgriTech), и его команда для решения этой задачи использовала искусственный интеллект.
Используя достижения в глубоких нейронных сетях, разработанных для задач компьютерного зрения, таких как функция распознавания лиц, Цзян применил эти знания для анализа микроскопических изображений виноградных листьев. Кроме того, Цзян и его команда реализовали визуализацию сетевых процессов вывода, которая помогает биологам лучше понять процесс анализа и удостоверить полученную информацию с помощью моделей искусственного интеллекта.
Совместный проект
Работая вместе с IT-специалистами, команда Кэдл-Дэвидсона тестирует и проверяет то, что видят роботы, что в свою очередь позволяет команде Цзяна научить этих роботов более эффективно определять биологические признаки заболеваний.
По словам Кэдл-Дэвисона, результаты поразительны. Исследовательские эксперименты, на выполнение которых у всей его лаборатории уходило шесть месяцев, теперь занимают у роботов BlackBird всего один день.
«Это произвело революцию в нашей науке», - говорит он. «И мы обнаруживаем, что инструменты Ю Цзяна на самом деле лучше справляются с объяснением генетики этого винограда или заболевания винограда, чем мы, сидя за микроскопом в течение нескольких месяцев и выполняя изнурительную работу».
В июле 2021 года команда получила двухлетний грант в размере 150 000 долларов от Фонда инновационных исследований Корнельского института исследований цифрового сельского хозяйства на начало модернизации робота BlackBird, чтобы он мог видеть за пределами красно-зеленого-синего цветового спектра в инфракрасном диапазоне.
Если исследователи смогут разработать инструменты, которые помогут производителям винограда обнаруживать болезнь на раннем этапе, то это позволит виноградарям использовать фунгициды в нужное время для профилактики, что означает меньшую пестицидную нагрузку на растения и на окружающую среду, и меньше потерь урожая. Они также работают над более эффективной интеграцией с учеными в области анализа данных.
Исследовательской группе также был предоставлен грант в размере 100 000 долларов США от USDA-ARS для распространения робота BlackBird среди полевых офисов ARS, работающих с другими культурами, где выполняется такая же высокопроизводительная работа по фенотипированию.
«Мы надеемся найти совместные лаборатории, которые смогут присоединиться к нам и воспользоваться этим инструментом», - сказал Цзян. «Мы видим потенциальные возможности применения этого исследования в изучении растений, животных или в медицинских целях».
Источник: Cornell Chronicle
