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El recolector de frutas más pequeño del mundo controlado por inteligencia artificial

El recolector de frutas más pequeño del mundo controlado por inteligencia artificial
Las redes neuronales y las microagujas robóticas permiten la extracción autónoma de metabolitos vegetales. Crédito: Kaare Hartvig Jensen / http://jensen-research.com/

El objetivo de Kaare Hartvig Jensen, profesor asociado de DTU Physics, era reducir la necesidad de cosechar, transportar y procesar cultivos para la producción de biocombustibles, productos farmacéuticos y otros productos.


por la Universidad Técnica de Dinamarca

El nuevo método de extracción de las sustancias necesarias, que se denominan metabolitos vegetales, también elimina la necesidad de procesos químicos y mecánicos.

Los metabolitos de las plantas consisten en una amplia gama de sustancias químicas extremadamente importantes. Muchos, como el artemisinina, un medicamento contra la malaria, tienen propiedades terapéuticas notables, mientras que otros, como el caucho natural o el biocombustible de la savia de los árboles, tienen propiedades mecánicas.

Cosechando célula a célula

Debido a que la mayoría de los metabolitos de las plantas se aíslan en células individuales , el método de extracción de los metabolitos también es importante, ya que el procedimiento afecta tanto a la pureza como al rendimiento del producto.

Por lo general, la extracción implica trituración, centrifugación y tratamiento químico con disolventes. Esto da como resultado una contaminación considerable, lo que contribuye a los altos costos de procesamiento financieros y ambientales.

«Todas las sustancias se producen y almacenan dentro de las células individuales de la planta. Ahí es donde tienes que entrar si quieres el material puro. Cuando cosechas toda la planta o separas la fruta de las ramas, también cosechas una gran cantidad de tejido que no contiene la sustancia que le interesa «, explica Kaare Hartvig Jensen.

«Así que hay dos perspectivas. Si quieres extraer las sustancias puras, tienes que hacerlo célula por célula. Y cuando puedes hacer eso, como hemos mostrado, no tienes que cosechar la planta». Luego, puede colocar el pequeño robot y puede funcionar sin dañar la planta «, dice Kaare.

El equipo está trabajando actualmente con plantas y hojas, pero en el futuro este tipo de cosechadora puede usarse a una escala un poco mayor.

La esperanza es que este enfoque único pueda crear una nueva fuente de biomasa y suscitar la investigación en una nueva área de producción de energía sostenible.

Una cosa para la que la tecnología podría usarse en el futuro es aprovechar la energía de los árboles, que contienen una gran cantidad de biocombustible.

«En los bosques del norte de Canadá y Rusia, hay bosques de abetos con alrededor de 740 mil millones de árboles que están completamente intactos. Eso es aproximadamente el 25% del número total de árboles en el planeta. Al desarrollar esta tecnología, podemos aprovechar los árboles para obtener azúcar y fabricar biocombustible sin talar ni dañar los árboles ”, explica Kaare.

Inteligencia artificial a nivel microscópico

Las células de la fruta y las hojas que busca el recolector tienen un diámetro de 100 micrones y la punta de la aguja tiene alrededor de 10 micrones de diámetro. Por lo tanto, la cosecha se realiza en la escala del ancho de un cabello.

El recolector de frutas más pequeño del mundo controlado por inteligencia artificial
Las redes neuronales y las microagujas robóticas permiten la extracción autónoma de metabolitos vegetales. Crédito: Kaare Hartvig Jensen, http://jensen-research.com

Magnus Valdemar Paludan, el Ph.D. estudiante de DTU Physics que creó el sistema de análisis de imágenes, reconocimiento de imágenes y control de robots, explica.

«Todo se hace con una cámara microscópica. Para empezar, marqué píxeles manualmente en las imágenes microscópicas que muestran las células que recolectará el robot. Esa información se puede usar para entrenar a una computadora para que encuentre células similares en nuevas imágenes».

El aprendizaje automático y una red neuronal preexistente , GoogLeNet, son los componentes básicos de la tecnología. La red ya puede reconocer estructuras macroscópicas y puede examinar una imagen y decirle si, por ejemplo, hay un elefante o un pimiento rojo escondido en la foto.

«Usamos una técnica llamada aprendizaje por transferencia, en la que se usa la capacidad de la red neuronal existente para reconocer diferentes objetos en una imagen. Al mostrarle a la computadora una cantidad de imágenes nuevas con las celdas marcadas manualmente, logramos ajustar los parámetros de la red para que reconozca las células microscópicas ricas en metabolitos «, dice Magnus.

«El recolector puede entrar y tomar una fotografía de la hoja con la cámara del microscopio, ejecutarla a través del software y reconocer las células que necesita recolectar. Luego, puede extraer los químicos automáticamente usando un microrobot, mientras que el resto de la planta permanece intacta «, explica Magnus.



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