В США весной 2023 года с целью внедрить достижения 21 века в мировое виноградарство и виноделие планируется начать использовать в нескольких программах по селекции винограда разработанные Корнельским университетом роботы PhytoPatholoBots (PPB).
Эти роботы работают автономно и могут перемещаться по виноградникам, используя компьютерное зрение для сбора данных о физиологическом состоянии каждого куста винограда на участке.
Сочетая полученные данные с недавно освоенными прорывными технологиями в области селекции винограда, ученые Корнелла совершенствуют PPB, чтобы позволить селекционерам и виноградарям в режиме реального времени оценивать состояние своих виноградников — куст за кустом, каждый лист, каждый побег, от визуальной оценки до химических анализов.
Внедрение роботов PPB осуществляется в рамках гранта масштабного проекта, дополняющего известные селекционные проекты VitisGen 1 и 2, ранее финансируемые NIFA-SCRI, в ходе которых в течение десяти лет команда ученых, возглавляемых Корнельским университетом, выявила у винограда большое количество генов, контролирующих важные признаки виноградной лозы, такие как устойчивость к морозу, болезням и вредителям, а также ароматику и качество вина.
Используя эти новые генетические ресурсы, селекционеры-виноградари США смогли в рекордно короткие сроки пополнить свои гибридный фонд и ампелографические коллекции новыми сортами, сочетающими в себе отличное качество урожая и генетически высокую устойчивость к болезням. Можно сказать, что в стране продолжается селекционный бум в области виноградарства.
Подробнее об этом можно прочесть здесь: Отбор с помощью ДНК-маркеров увеличивает эффективность селекции
Новый проект Корнельского университета направлен на то, чтобы внедрить генетические и технологические инновации проекта VitisGen уже непосредственно на виноградниках, объединив фитопатологию, компьютерное зрение, искусственный интеллект (ИИ) и робототехнику.
Известно, что на сегодня практически все промышленно культивируемые в мире сорта винограда неустойчивы к оидиуму и милдью - заболеваниям, с которыми в течение последних 140 лет виноградари всей планеты справляются с разным успехом с помощью многократного опрыскивания насаждений химическими средствами защиты растений.
«Внедрение новых устойчивых сортов винограда само по себе может сократить использование пестицидов на 90%», — утверждает Лэнс Кэдл-Дэвидсон (Lance Cadle-Davidson), кандидат наук, специалист в области защиты растений в Исследовательском отделе генетики винограда при Службе сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США в Женеве, штат Нью-Йорк, адъюнкт-профессор кафедры фитопатологии Корнелла, руководитель совместного проекта. «Теперь, когда селекционеры получили сорта с естественной доказанной устойчивостью к болезням, виноградари будут нуждаться в новых современных рекомендациях».
Для целостной разработки таких рекомендаций Кэдл-Дэвидсон привлек к участию в проекте Кэти Голд (Katie Gold), доцента фитопатологии винограда в исследовательской компании Корнелл АгриТех (Cornell AgriTech), и прикладного робототехника, инженера и специалиста по информатике Ю Цзяна (Yu Jiang), доцента-исследователя в секции садоводства SIPS в Cornell AgriTech. В команду также входят известный селекционер и руководитель проекта VitisGen Брюс Рейш (Bruce Reisch), профессор в области генетики и селекции растений в секции садоводства SIPS, и сотрудник Ци Сун (Qi Sun), соруководитель Центра биоинформатики Корнельского университета в Итаке.
Голд, специализирующаяся на использовании спектроскопии изображений для обнаружения болезней винограда, проводит полевые испытания для разработки экономичных программ борьбы с болезнями для новых сортов винограда, выделенных в элиту в ходе проекта VitisGen.
Читайте здесь: Роботы, оснащенные ультрафиолетом, борются с милдью
Спектроскопия измеряет взаимодействие материи со светом и другим электромагнитным излучением, при этом разные типы материи создают разные спектральные характеристики. Традиционные камеры измеряют спектральные характеристики в пределах спектра видимого (RGB) света, однако визуализирующая спектроскопия, первоначально разработанная НАСА для изучения Солнечной системы, может измерять данные, охватывающие диапазон электромагнитного излучения, в семь раз превышающий тот, который можно увидеть человеческим глазом.
Проект PPB сформировался во время работы над VitisGen2, после того как Цзян помог Кэдл-Дэвидсону с помощью цифровых изображений ускорить лабораторный процесс оценки тысяч новых сеянцев, разработав модели на основе ИИ для обнаружения и количественного определения возбудителей оидиума и милдью на винограде. Цзян использовал эти модели для фенотипирования каждого сеянца для управления автоматическим роботом БлэкБёрд (BlackBird) для RGB-микроскопии.
С роботом БлэкБёрд команда Кэдл-Дэвидсона в 60 раз увеличила количество сеянцев, которые они могли оценить, и обнаружила, что ИИ по сравнению с человеком также более точно определяет количество болезней.
Подробнее об этом читайте здесь: США: определение болезней винограда с помощью роботов
Для этого проекта Цзян расширяет диапазон PPB с помощью спектрометров визуализации (также известных как гиперспектральные датчики), чтобы масштабировать лабораторные исследования VitisGen на виноградники и позволить селекционерам проводить фенотипирование кусты винограда в полевых условиях.
Будет также использован недавно созданный гиперспектральный PPB, или HyperPPB, чтобы «видеть» растения на химическом уровне. Таким образом можно будет применять эти данные в полевых условиях для выявления болезней до появления видимых симптомов, а также в лаборатории, с целью изучения механизмов, лежащих в основе устойчивости к болезням, что в конечном итоге определяется сложным взаимодействием генетики и окружающей среды.
«Большая часть истинных вариаций листьев фиксируется невидимыми для нас длинами волн, которые в первую очередь соответствуют химии и физиологии», — сказала Голд. «HyperPPB действительно показывает свою способность обнаруживать и дифференцировать различные менее очевидные аспекты устойчивости к болезням и динамику развития и распространения заболевания».
Ю Цзян надеется на повсеместное внедрение семейства роботов PPB на виноградниках, чтобы производители могли фиксировать грибковые заболевания и милдью, а также многие другие аспекты развития кустов винограда. По его словам, такое масштабное сотрудничество ученых из разных областей является ярким примером того, как трансдисциплинарные исследования могут ускорить процесс проектирования сельскохозяйственных систем нового поколения.
«Мы помогаем производителям винограда добиваться фундаментальных улучшений, позволяя им быстрее реагировать на современную реорганизацию в науке и технике», — сказал Ю Цзян.
Многие из этих непредсказуемых перемен будут связаны с изменением климата, которое, по словам Голд, только усилит распространение болезней и вредителей на виноградниках. Чтобы виноградарская отрасль штата продолжала процветать, производители должны будут внедрить новые устойчивые к болезням сорта и методы точного управления виноградниками.
«В ходе проекта VitisGen более 65 ученых совместно работали над передовыми технологиями, — сказал Кэдл-Дэвидсон. «Однако развитие науки и техники в области виноградарства сейчас таково, что те вещи, которые я когда-то считал передовыми, ничто по сравнению с тем, что предлагают Кэти Голд и Ю Цзян. То, что мы с ними делаем сейчас, будет захватывающим, мощным и, возможно, в какой-то мере даже революционным».
Источник: Cornell Chronicle