Ученые разработали новый датчик для растений, который может коренным образом изменить способ мониторинга здоровья растений и повышения урожайности. Носимый датчик, который крепится к нижней поверхности листьев растений, способен обнаруживать биохимические и биофизические сигналы в режиме реального времени, предоставляя ценные сведения о микросреде и физиологии растения.
Датчик сочетает в себе множество функций, включая способность определять летучие органические соединения (ЛОС), температуру и влажность, интегрированные в единую платформу.
Значение этой универсальной платформы очень велико, она позволяет использовать ее для мониторинга различных стрессов, от отслеживания потери воды растениями до раннего обнаружения патогенов растений. Исследователи обнаружили, что датчик может обнаружить вирусные инфекции в томатах более чем за неделю до того, как какие-либо визуальные симптомы станут очевидными для садоводов.
Кроме того, чем раньше фермеры смогут выявить абиотические стрессы, например, загрязненную соленую поливную воду, тем лучше они смогут решить эти проблемы и повысить урожайность. Технология основана на предыдущем прототипе, который обнаруживал болезни растений путем мониторинга ЛОС, выделяемых растениями. Растения выделяют различные комбинации ЛОС при различных обстоятельствах, и, ориентируясь на ЛОС, характерные для определенных заболеваний или стрессов растений, датчики могут предупреждать пользователей о проблемах.
Новые носимые датчики, имеющие небольшие размеры — всего 30 мм в длину, изготовлены из гибкого материала, содержащего сенсоры и электроды на основе серебряных нанопроводов. Пластыри размещаются на нижней стороне листьев, которые имеют большую плотность пор, позволяющих растениям «дышать» и обмениваться газами с окружающей средой.
Для проверки сенсоров исследователи экспериментировали с различными комбинациями сенсоров и применяли их на томатах, зараженных тремя различными патогенами: вирусом пятнистого увядания томатов (TSWV), ранней пятнистостью, которая является грибковой инфекцией, и поздней пятнистостью, которая представляет собой тип патогенов, называемых оомицетами. Растения также подвергались различным абиотическим стрессам, таким как чрезмерный полив, засуха, недостаток света и высокая концентрация соли в воде.
Затем исследователи взяли данные из этих экспериментов и ввели их в программу искусственного интеллекта, чтобы определить, какие комбинации датчиков работают наиболее эффективно для обнаружения болезней и абиотических стрессов.
Потенциал этой новой технологии огромен, причем не только для фермеров, но и для всех, кто заинтересован в мониторинге здоровья растений и принятии обоснованных решений на основе данных. Этот прорыв может иметь значительные последствия для «умного» сельского хозяйства, помогая фермерам оптимизировать урожайность, сократить отходы и, в конечном итоге, накормить растущее население планеты.
