Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

 

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Thiết lập chuỗi giá trị nông sản thông minh và an toàn tại Việt Nam Cà chua bi

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  16
 Số lượt truy cập :  35948226
Robot nhận dạng thực vật bằng cách
Thứ tư, 01-01-2025 | 07:17:08

Các nhà nghiên cứu tại Trung Quốc đã phát triển một robot có thể xác định các loài thực vật khác nhau ở các giai đoạn sinh trưởng khác nhau bằng cách "chạm" vào lá của chúng bằng một điện cực.

 

Ảnh minh họa

 

Theo nghiên cứu được công bố ngày 13 tháng 11 trên tạp chí Device, robot có thể đo các đặc tính như kết cấu bề mặt và hàm lượng nước mà không thể xác định được bằng các phương pháp tiếp cận trực quan hiện có. Robot đã xác định được mười loài thực vật khác nhau với độ chính xác trung bình là 97,7% và xác định được lá của cây bauhinia có hoa với độ chính xác 100% ở các giai đoạn sinh trưởng khác nhau.

 

Cuối cùng, những người nông dân quy mô lớn và các nhà nghiên cứu nông nghiệp có thể sử dụng robot để theo dõi sức khỏe và sự phát triển của cây trồng và đưa ra quyết định phù hợp về lượng nước và phân bón cần cung cấp cho cây trồng cũng như cách tiếp cận kiểm soát dịch hại, Zhongqian Song, phó giáo sư tại Đại học Y khoa Sơn Đông và Viện Hàn lâm Khoa học Y khoa Sơn Đông, đồng thời là tác giả của nghiên cứu, cho biết.

 

Ông cho biết: "Nó có thể cách mạng hóa việc quản lý cây trồng và nghiên cứu hệ sinh thái, đồng thời cho phép phát hiện sớm bệnh tật, điều này rất quan trọng đối với sức khỏe thực vật và an ninh lương thực".

 

Thay vì tiếp xúc vật lý với cây trồng, các thiết bị hiện tại thu thập thông tin hạn chế hơn bằng cách sử dụng phương pháp trực quan, dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như điều kiện ánh sáng, thay đổi thời tiết hoặc nhiễu nền.

 

Để khắc phục những hạn chế này, Song và các đồng nghiệp đã phát triển một robot "chạm" vào cây bằng một cơ chế lấy cảm hứng từ da người, với các cấu trúc hoạt động cùng nhau theo cách phân cấp để thu thập thông tin thông qua tiếp xúc. Khi một điện cực trong robot tiếp xúc với lá, thiết bị sẽ tìm hiểu về cây bằng cách đo một số đặc tính: lượng điện tích có thể được lưu trữ ở một điện áp nhất định, mức độ khó khăn của dòng điện khi di chuyển qua lá và lực tiếp xúc khi robot nắm chặt lá.

 

Tiếp theo, dữ liệu này được xử lý bằng máy học để phân loại cây, vì các giá trị khác nhau cho mỗi phép đo tương quan với các loài thực vật và giai đoạn tăng trưởng khác nhau.

 

Trong khi robot cho thấy các ứng dụng tiềm năng "rộng lớn và bất ngờ" trong các lĩnh vực từ nông nghiệp chính xác đến nghiên cứu sinh thái đến phát hiện bệnh thực vật, thì nó vẫn có một số điểm yếu chưa được giải quyết, Song cho biết. Ví dụ, thiết bị này vẫn chưa đủ linh hoạt để xác định một cách nhất quán các loại cây có cấu trúc phức tạp, chẳng hạn như các loại lá có gờ và lá hình kim. Ông cho biết điều này có thể được khắc phục bằng cách cải thiện thiết kế điện cực của robot.

 

Song cho biết: "Có thể mất một khoảng thời gian tương đối dài để đạt được sản xuất và triển khai trên quy mô lớn tùy thuộc vào sự phát triển của công nghệ và thị trường".

 

Bước tiếp theo, các nhà nghiên cứu có kế hoạch mở rộng số lượng cây mà robot có thể nhận dạng bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều loài khác nhau, tăng cường cơ sở dữ liệu loài thực vật mà họ sử dụng để đào tạo các thuật toán. Các nhà nghiên cứu cũng hy vọng tích hợp thêm cảm biến của thiết bị để có thể hiển thị kết quả theo thời gian thực, ngay cả khi không có nguồn điện bên ngoài, Song cho biết.

 

 

 

 

 

V.A - Mard, theo Sciencedaily.

 

Trở lại      In      Số lần xem: 76

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Bản đồ di truyền và chỉ thị phân tử trong trường hợp gen kháng phổ rộng bệnh đạo ôn của cây lúa, GEN Pi65(t), thông qua kỹ thuật NGS
  • Bản đồ QTL chống chịu mặn của cây lúa thông qua phân tích quần thể phân ly trồng dồn của các dòng con lai tái tổ hợp bằng 50k SNP CHIP
  • Tuần tin khoa học 479 (16-22/05/2016)
  • Áp dụng huỳnh quang để nghiên cứu diễn biến sự chết tế bào cây lúa khi nó bị nhiễm nấm gây bệnh đạo ôn Magnaporthe oryzae
  • Vai trò của phân hữu cơ chế biến trong việc nâng cao năng năng suất và hiệu quả kinh tế cho một số cây ngắn ngày trên đất xám đông Nam Bộ
  • Tuần tin khoa học 475 (18-24/04/2016)
  • Vi nhân giống cây măng tây (Asparagus officinalis L.)
  • Thiết lập cách cải thiện sản lượng sắn
  • Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến 3 tháng
  • Liệu thủ phạm chính gây nóng lên toàn cầu có giúp ích được cho cây trồng?
  • Tuần tin khoa học 478 (09-15/05/2016)
  • Sinh vật đơn bào có khả năng học hỏi
  • Côn trùng có thể tìm ra cây nhiễm virus
  • Bản đồ QTL liên quan đến tính trạng nông học thông qua quần thể magic từ các dòng lúa indica được tuyển chọn
  • Nghiên cứu khẳng định số loài sinh vật trên trái đất nhiều hơn số sao trong giải ngân hà chúng ta
  • Cơ chế di truyền và hóa sinh về tính kháng rầy nâu của cây lúa
  • Vật liệu bọc thực phẩm ăn được, bảo quản trái cây tươi hơn 7 ngày mà không cần tủ lạnh
  • Giống đậu nành chống chịu mặn có GEN gmst1 làm giảm sự sinh ra ROS, tăng cường độ nhạy với ABA, và chống chịu STRESS phi sinh học của cây Arabidopsis thaliana
  • Khám phá hệ giác quan cảm nhận độ ẩm không khí ở côn trùng
  • Phương pháp bền vững để phát triển cây lương thực nhờ các hạt nano
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD