Cây cần nước? Đột phá công nghệ cảm biến đo lường tình trạng cấp nước của lá theo thời gian thực

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một loại hình xăm điện tử nhằm theo dõi hàm lượng nước trong thực vật sống. Phát minh này hứa hẹn mang lại những cải tiến vượt bậc trong dự báo cháy rừng, nâng cao năng suất nông nghiệp, bảo tồn nguồn nước và đảm bảo an ninh lương thực.

Hình xăm điện tử này sử dụng graphene - một loại vật liệu bền vững và siêu linh hoạt - để theo dõi mức độ hydrat hóa.

Cây cảnh trong nhà của bạn đang khát nước? Các loại cây trồng có đang nhận đủ nước? Liệu một khu rừng có nguy cơ cháy cao? Sức khỏe của lá có thể trả lời tất cả những câu hỏi này. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Texas ở Austin đã phát triển công nghệ mới để đo tình trạng cấp nước với độ chính xác cao hơn mà không làm hại cây.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một loại hình xăm điện tử cho lá cây sử dụng vật liệu graphene siêu linh hoạt và bền vững để theo dõi mức độ hydrat hóa. Nó dính trên lá mà không gây hại, một cải tiến lớn so với các phương pháp hiện tại vốn chỉ hoạt động với lá đã chết hoặc đã khô, hoặc cung cấp các phép đo gián tiếp.

Jean Anne Incorvia, một trong những nhà nghiên cứu dẫn đầu nghiên cứu, làm việc với một cảm biến hình xăm điện tử gắn trên lá cây trong phòng thí nghiệm của bà.

“Khả năng giám sát và đo lường trực tiếp lá sống theo thời gian ngay tại vị trí quang hợp giúp chúng ta hiểu sâu sắc hơn về sức khỏe của hệ sinh thái thực vật, cho dù đó là một cây riêng lẻ hay toàn bộ khu rừng”, Jean Anne Incorvia, phó giáo sư tại Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính - Trường Kỹ thuật Cockrell (thuộc Gia đình Chandra) và là một trong những người đứng đầu nghiên cứu mới được công bố gần đây trên tạp chí Nano Letters, cho biết.

Tại sao điều này lại quan trọng

Mức nước trong lá đại diện cho chỉ số tốt nhất về “hàm lượng độ ẩm nhiên liệu sống”, Ashley Matheny, phó giáo sư tại Khoa Khoa học Trái đất và Hành tinh thuộc Trường Khoa học Địa chất Jackson, cho biết. Hàm lượng này là một trong những chỉ số dự báo hàng đầu về cháy rừng, nhưng nó rất khó để đo lường.

Việc thu thập hàm lượng độ ẩm trực tiếp từ lá sống hiện nay là một quá trình thủ công và gây hại. Hầu hết các phương pháp đều bao gồm việc cắt bỏ các cành cây hoặc trong một số trường hợp, thậm chí phải bắn hạ các cành cây để lấy mẫu.

Công nghệ của UT Austin mang đến một cách đơn giản hơn, hiệu quả hơn để đo mức độ ẩm trong lá sống qua thời gian dài.

“Thay vì phải cử người ra ngoài vào tất cả các thời điểm khác nhau trong ngày, chúng ta có thể thu thập dữ liệu gần như tức thời trong các giai đoạn quan trọng như sáng sớm và chiều muộn, hoặc vào một ngày nắng nóng đầy gió để thấy nó phản ứng thế nào với tín hiệu môi trường đó”, Matheny, người nghiên cứu về thảm thực vật, nước và đất cũng như cách chúng tác động đến các vấn đề lớn như hạn hán và cháy rừng, cho biết. “Chúng ta có thể thu thập nhiều thông tin hơn so với những gì công nghệ hiện tại có thể làm, và theo một cách dễ dàng hơn nhiều”.

Ngoài việc dự báo cháy rừng, phương pháp này có thể dẫn đến những cải thiện về năng suất nông nghiệp, bảo tồn nước và an ninh lương thực. ​

Một cảm biến hình xăm điện tử được gắn vào mặt dưới của lá cây có thể xử lý thông tin như một bộ não, phân tích dữ liệu ngay tại thời điểm thu thập.

Cách thức hoạt động

Khi áp một xung điện nhỏ, các ion trong lá di chuyển làm thay đổi độ dẫn điện. Sự thay đổi này biểu thị mức tình trạng cấp nước của lá.

Các thiết bị chỉ yêu cầu 23 attojoules (aJ) năng lượng cho mỗi lần cập nhật độ dẫn và 0,23 microwatt công suất để đọc dữ liệu. Một tấm pin mặt trời khiêm tốn có thể cung cấp năng lượng cho hàng triệu cảm biến này cùng một lúc, khiến chúng trở nên lý tưởng để triển khai trên diện rộng ở các cánh đồng nông nghiệp vùng sâu vùng xa hoặc các khu rừng lớn.

Các cảm biến này còn mô phỏng cơ chế synap nhân tạo, cho phép lưu trữ và xử lý thông tin tương tự bộ não sinh học. Khả năng này cho phép các cảm biến thực hiện các phép tính tại điểm thu thập dữ liệu, giảm nhu cầu truyền dữ liệu tốn năng lượng đến các bộ xử lý bên ngoài.

Một sự kết nối then chốt

Công nghệ này có thể đã không bao giờ bước ra khỏi phòng thí nghiệm nếu không có chương trình của UT giúp kết nối các giáo sư mới được bổ nhiệm. Các nhà nghiên cứu trong phòng thí nghiệm của Incorvia đang thực hiện một dự án khác về cảm biến chuyển động của proton bằng cách sử dụng graphene. Maya Borowicz, một sinh viên đại học thực tập và là một trong các tác giả, đã có ý tưởng áp dụng nó lên lá cây.

Từ trái sang phải: Jean Anne Incorvia, Ning Liu, Ashley Matheny, Utkarsh Misra.

“Đó là một dự án mùa hè thú vị và đã thực sự bước sang một trang mới khi Incorvia gặp gỡ Matheny thông qua chương trình Thử nghiệm dành cho phó giáo sư của Đại học Texas (UT). Đây là chương trình nhằm thúc đẩy các mối quan hệ liên ngành giữa các giảng viên tại khu khuôn viên trường Forty Acres. Thời điểm đó, Incorvia tham gia chương trình khi vẫn còn chưa chắc chắn về hướng phát triển cho cảm biến lá cây của mình”.

Ở Matheny, bà đã tìm thấy một đối tác hoàn hảo. Công việc của Matheny hầu như tập trung vào gỗ và đất cho đến thời điểm đó, nhưng bà đang tìm cách mở rộng công việc để phát triển một bức tranh rõ ràng hơn về sức khỏe hệ sinh thái và các rủi ro từ cháy rừng, hạn hán và stress nhiệt.

Các nhà nghiên cứu dự định kết hợp công trình này với các nghiên cứu trước đây của Matheny về mức độ hydrat hóa của đất và gỗ để giúp cải thiện khả năng dự báo cháy rừng.

“Nếu tôi biết điều gì đó về lá, tôi có thể dự đoán tốt hơn những gì đang diễn ra với phần gỗ”, Matheny nói. “Chúng tôi đang xem xét mọi thứ, từ phản ứng với stress đến những gì đang xảy ra trong rừng ngay bây giờ để hiểu rõ rủi ro đối với cộng đồng. Nếu có một sự cố phát hỏa nào đó xảy ra, điều gì sẽ xảy ra với khu rừng”.

Huỳnh Thị Đan Anh theo Đại học Texas.