智慧機器人結合AI技術提升番茄採收效率
日本大阪市立大學的研究團隊開發智慧番茄採收機器人,結合影像辨識與人工智慧模型,使機器人能自主識別番茄成熟度及最佳採摘方向,並精準完成採收,大幅提高採收成功率,有助於緩解傳統人工採收面臨的勞力短缺與效率問題。
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土壤鹽分是影響全球農業生產力的非生物性因子之一,每天有近2,000公頃肥沃的農田由於鹽分過高而退化。由於稻米與小麥等主要糧食作物對鹽分較為敏感,土壤中的高鹽分會使得植物體內的滲透壓提高,降低光合作用效率,進而影響產量。
許多地區的作物產量因土壤中的高鹽度而受到抑制,而植物生長促進細菌(plant growth-promoting bacteria,PGPB)在高鹽度環境具有提升植物生產力的潛力,但由於缺乏非侵入性的植物測試方法,因此PGPB的應用進展緩慢。
由於鹽分逆境與光合作用效率和植物揮發性有機化合物(volatile organic compounds,VOCs)排放具有密切關係,因此韓國忠北大學(Chungbuk National University) 與愛沙尼亞生命科學大學(Estonian University of Life Sciences)進行合作,透過檢測水稻的VOC排放,觀察水稻於不同濃度的鹽分逆境下與處理過細菌Brevibacterium linens RS16的差異。【延伸閱讀】透過模仿藍綠藻,有望提高糧食作物產量
此研究中,研究人員使用水稻(Oryza sativa L.)品種IR29(對鹽度敏感)和FL478(中度耐鹽)來評估在不同鹽度環境中葉片中ACC oxidase活性、碳同化(carbon assimilation,又稱碳固定carbon fixation)和VOC排放結果。發現使用B. linens RS16接種水稻可減緩鹽分逆境對植物的影響,提升葉片光合作用效率和減少的VOC排放;顯示微生物與植物間的交互作用可能影響植物體內的生理代謝途徑,進而增加植物對逆境的耐受性。