A kutatást vezető Kaare Hartvig Jensen – a Dán Műszaki Egyetem fizika docensének – célja az volt, hogy csökkentse a növények betakarításának, szállításának és feldolgozásának szükségletét a bioüzemanyagok, gyógyszerek és egyéb termékek előállításához.
A növényi metabolitok rendkívül fontos vegyi anyagok széles skálájából állnak. Mivel a legtöbb növényi metabolit az egyes sejtekben izoláltan található meg, az extrahálási eljárás fontos tényező, mivel az eljárás befolyásolja a termék tisztaságát, illetve hozamát. Az extrakció általában darálást, centrifugálást és oldószeres kémiai kezelést foglal magában. Ez jelentős szennyezést eredményez, ami hozzájárul a magas pénzügyi és környezeti feldolgozási költségekhez.
„Az anyagokat a növény a különböző sejtjeiben termelői és tárolja. Ezekből kell kivonni a tiszta anyagokat. Amikor learatjuk az egész növényt, sok olyan szövetet is betakarítunk, amely nem tartalmazza azokat az anyagokat, melyre szükségünk van.”- magyarázta Kaare Hartvig Jensen.
„Ha a tiszta anyagokat akarjuk kivonni, sejtről sejtre kell megtenni azt és ha erre képesek vagyunk nem szükséges az egész növényt leszüretelni. Elég, ha a kis robot végzi a dolgát, anélkül, hogy sérülne a növény.”- tette hozzá Kaare Hartvig Jensen.
Remélhetőleg ez az egyedülálló megközelítés új biomassza forrásokat hozhat létre, illetve új kutatást indíthat el a fenntartható energiatermelés új területén. Az egyik jövőben alkalmazható technológia a fákból származó energia kiaknázása.
„Észak-Kanada és Oroszország erdeiben olyan fenyőerdők találhatók, amelyekben körülbelül 740 milliárd fa van, és amelyek teljesen érintetlenek. Ez a bolygó teljes fa állományának kb. 25% -a. A technológia továbbfejlesztésével a bioüzemanyag előállításához ki tudunk vonni cukrot a fákból anélkül, hogy kivágnánk őket.”- mondta a professzor.
A gyümölcsben és a levelekben lévő sejtek, amelyeket a betakarító keres, 100 mikron átmérőjűek, a tű hegye pedig körülbelül 10 mikron átmérőjű. Az aratás tehát egy haj szélességének skáláján történik.
Magnus Valdemar Paludan, a DTU Fizika doktorandusza, a képfelismerés és a robotirányítás rendszerének megalkotója elmondta.
„A betakarítás egy mikroszkópos kamerával történik.
Ezeket az információkat aztán felhasználhatja a számítógép további oktatására, hogy hasonló sejteket találjon új képeken.”
A technológia építőkövei a gépi tanulás és egy már létező mesterséges ideghálózat, a GoogLeNet. A hálózat már fel tud ismerni makroszkopikus struktúrákat, és képes átvilágítani egy képet, melyről megmondja, hogy például elefánt vagy pirospaprika rejtőzik-e a fotón.
„A transzfertanulásnak nevezett technikát alkalmaztuk, ahol egy meglévő ideghálózat képességeit használjuk fel, a képen látható különböző objektumok felismerésére.
– mondta Magnus Valdemar Paludan.
„Ezután a betakarító be tud menni, és a mikroszkóp kamerával lefényképezi a levelet, majd a szoftveren keresztül futtatja azt, és felismeri a betakarításhoz szükséges sejteket. Ezután egy mikrorobot segítségével automatikusan kivonhatja a vegyszereket, míg a növény többi része érintetlen marad „- magyarázta a fizikus.
MMG Direkt
Hogyan került a Loreáltól (L’oreal-tól) a British Amerikan Tobákkon (British American Tobacco-n) keresztül a BÁSF (BASF) Hungária Kft. Agrárdivíziójához Hajnal Gábor, a cég marketing igazgatója? Hogyan látja vezetőként az agrármultik működését, milyen lehetőségei vannak ma egy kezdő marketinges fiatalnak a globális márkánál? Többek között erről kérdezi Hajnal Gábort és a MATE marketing szakos hallgatóját, Gyarmati Enikőt Práger Ádám, a Magyar Mezőgazdaság Kiadó marketing és onlineüzletág-vezető.
youtube://v/uEuhnRDhhVo
