A növények egészségi állapotának felmérése alapvető fontosságú a mezőgazdaságban, különösen egyre szélsőségesebb időjárási körülmények között. A gazdák számára nemcsak az a kérdés, hogy a növények stressz alatt állnak-e, hanem az is, hogy mi okozza a problémát. Egy új kutatás – mely az MDPI.com-on jelent meg – erre kínál ígéretes megoldást a búzatermesztésben.
Ezek az apró, szabad szemmel nem látható változások mérhetők, és fontos információt hordoznak a növény aktuális állapotáról. A kutatók ezt a jelenséget használták fel egy új, innovatív diagnosztikai módszer kidolgozásához.
A kísérletek során búzanövényeket különböző stresszhelyzeteknek tettek ki: egyeseket kevesebb vízzel láttak el, másokat pedig nitrogénhiányos környezetben neveltek. Ezután speciális szenzorokkal mérték a növények elektromos válaszait, például azt, hogyan változik a levelek és a szár elektromos ellenállása és vezetőképessége.
Az így gyűjtött adatokat mesterséges intelligencián alapuló modellek elemezték.
Ennek köszönhetően a modell nagy pontossággal meg tudta különböztetni a két stressztípust, ami korábban gyakran csak tapasztalati alapon volt lehetséges.
Gyors és valós idejű elemzés
A módszer egyik legnagyobb előnye, hogy nem invazív, vagyis nem károsítja a növényt. Nem kell levelet levágni, talajmintát elemezni vagy hosszadalmas laborvizsgálatokat végezni. Ez lehetővé teszi a gyors, akár valós idejű állapotfelmérést a szántóföldön is.
A kutatók szerint az ilyen technológiák a jövőben jelentősen javíthatják a döntéshozatalt a mezőgazdaságban. Ha egy gazda pontosan tudja, hogy a növény vízhiánytól vagy tápanyaghiánytól szenved, célzottan avatkozhat be, elkerülve a felesleges öntözést vagy trágyázást. Ez nemcsak költséghatékonyabb, hanem környezetkímélőbb megoldást is jelent.
Összességében a tanulmány azt mutatja, hogy a növények „elektromos nyelve” értékes információkat hordoz. A mesterséges intelligenciával kombinált mérési módszerek új utat nyithatnak a precíziós növénytermesztésben, ahol a stressz korai felismerése kulcsfontosságú a stabil terméshozam és a fenntartható gazdálkodás szempontjából.
