Puede pasar un tiempo antes de que los robots y los drones sean tan comunes como los tractores y las cosechadoras combinadas en las granjas, pero las herramientas de alta tecnología pronto pueden desempeñar un papel importante para ayudar a alimentar a la población mundial en rápido crecimiento.
En la Universidad de Georgia, un equipo de investigadores está desarrollando un sistema robótico de vehículos todo terreno y drones aéreos no tripulados que pueden recopilar y analizar datos de las características físicas de los cultivos de manera más rápida y precisa, incluidos sus patrones de crecimiento, tolerancia al estrésy salud general. Esta información es vital para los científicos que trabajan para aumentar la producción agrícola en un momento de rápido crecimiento de la población.
"A mediados de este siglo, los científicos estiman que la población mundial alcanzará los 9.100 millones de personas, lo que representa un aumento del 30 por ciento en poco más de 30 años", dijo Changying "Charlie" Li, profesor de la Facultad de Ingeniería de la UGA yel investigador principal del proyecto: "Este aumento de la población exigirá que casi dupliquemos nuestra producción actual de alimentos. Esa es una tarea difícil pero una solución es utilizar herramientas genómicas para desarrollar plantas adaptables y de alta calidad".
Si bien los científicos pueden recopilar datos sobre las características de las plantas ahora, el proceso es costoso y laboriosamente lento, ya que los investigadores deben registrar manualmente los datos de una planta a la vez. Pero el equipo de robots desarrollado por Li y sus colaboradores algún día permitirá que los investigadores compilendatos sobre campos enteros de cultivos a lo largo de la temporada de crecimiento.
El proyecto aborda un importante cuello de botella que detiene la investigación genética de plantas, dijo Andrew Paterson, investigador co-principal. Paterson, líder mundial en el mapeo y secuenciación de genomas de plantas con flores, es profesor de regentes en la Facultad de Agricultura de la UGAy Ciencias Ambientales y Franklin College of Arts and Sciences.
"Los robots nos ofrecen no solo los medios para hacer más eficientemente lo que ya hacemos, sino también los medios para obtener información que actualmente está fuera de nuestro alcance", dijo. "Por ejemplo, midiendo la altura de la planta a intervalos semanales en su lugarde solo una vez al final de la temporada, podemos aprender cómo los diferentes genotipos responden a parámetros ambientales específicos, como la lluvia ".
Además de las cámaras multiespectrales, hiperespectrales y térmicas, los robots estarán equipados con Detección de luz y rango, o LiDAR, un método de detección remota que utiliza la luz en forma de láser pulsado para medir distancias. La tecnología permitirá a los investigadorespara crear imágenes tridimensionales precisas de las plantas que estudian.
Durante las pruebas preliminares del sistema el año pasado en la Granja de Ciencias de la Planta Iron Horse de la UGA entre Watkinsville y Greensboro, Li estima que el equipo recolectó 20 terabytes de datos durante la temporada de crecimiento de seis meses. Dice que el equipo recolectará 30 veces esa cantidad cuandolos robots están completamente desplegados
Para analizar estos conjuntos de datos masivos, los investigadores están desarrollando un algoritmo de inteligencia artificial similar al programa de reconocimiento facial que Facebook usa para facilitar la identificación y "etiquetado" de personas en una fotografía.
"Como ejemplo, nuestro algoritmo podrá escanear una foto aérea de un campo grande e identificar automáticamente la ubicación y el número de flores en cada planta", dijo Li.
Con equipos de vehículos autónomos que retumban entre hileras de cultivos y se ciernen sobre la cabeza, los algoritmos también desempeñarán un papel clave para asegurarse de que los robots y los drones realicen sus tareas asignadas mientras se mantienen alejados unos de otros. Javad Mohammadpour Velni, co-directorinvestigador del proyecto y profesor asistente en la Facultad de Ingeniería, está desarrollando un conjunto de herramientas analíticas que permitirán que los vehículos terrestres y aéreos operen de manera independiente pero en colaboración para cubrir los campos de manera eficiente y recopilar diferentes tipos de datos.
Los investigadores de la UGA creen que su trabajo proporcionará una plataforma para los genetistas de plantas para recopilar cantidades masivas de datos de fenotipos y potenciar los avances en los cultivos que sustentan a la población del planeta.
"Históricamente, a la genética se le atribuye aproximadamente la mitad de las ganancias de rendimiento que permitieron que un pequeño número de agricultores y productores sostengan grandes poblaciones humanas, por ejemplo, durante la Revolución Verde", dijo Paterson. "Es realista imaginar que la genética necesitarápara representar aproximadamente la mitad de la duplicación de la producción agrícola que se necesita para 2050. Esto requerirá duplicar aproximadamente las tasas históricas de progreso en la mejora de los cultivos, y un fenotipado más detallado y eficiente será esencial para lograr esto ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Georgia . Original escrito por Mike Wooten. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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