Các nhà khoa học cây trồng trong những năm qua đã tìm hiểu rất nhiều về cách thực vật phát triển trên mặt đất, nhưng ít biết hơn về rễ và các tương tác với đất của chúng. Giờ đây, một dự án của Cornell được tài trợ bởi hai khoản tài trợ ba năm riêng biệt sẽ phát triển các robot bơi trong đất giống như con giun để cảm nhận và ghi lại các đặc tính của đất, nước, hệ vi sinh vật trong đất và cách rễ phát triển.
Khoản tài trợ 2 triệu đô la của Quỹ Khoa học Quốc gia (NSF) do điều tra viên chính (PI) Taryn Bauerle, phó giáo sư trong Bộ phận Trồng trọt của Trường Khoa học Thực vật Tích hợp (SIPS) thuộc Trường Cao đẳng Nông nghiệp và Khoa học Đời sống, lãnh đạo, sẽ tập trung vào thực vật và phối cảnh đất.
Trong khi đó, khoản tài trợ 750,000 USD cho Sáng kiến Người máy Quốc gia NSF cho PI Robert Shepherd, phó giáo sư tại Trường Cơ khí và Hàng không Vũ trụ Sibley thuộc Đại học Kỹ thuật, sẽ phát triển các robot giám sát đất.
Dự án sẽ tập trung vào ngô, với mục tiêu cuối cùng là kết hợp các yếu tố liên quan đến sự phát triển của rễ để cải thiện các nỗ lực chọn giống và quản lý đất có ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất và an ninh lương thực.
Bauerle cho biết: “Chúng tôi có kế hoạch phát triển các công cụ mới để có thể khai thác môi trường dưới mặt đất của thực vật và đất theo cách cho phép chúng tôi chiếu sáng trong một hộp đen tương tác giữa thực vật và đất.
“Đây thực sự là biên giới tiếp theo trong sinh học thực vật,” đồng dự án PI cho biết Michael Gore, Giáo sư Liberty Hyde Bailey và là giáo sư về nhân giống phân tử và di truyền học trong Phần Di truyền và Nhân giống Thực vật của SIPS. Bằng cách định lượng các đặc điểm dưới mặt đất, các nhà nghiên cứu sau đó có thể xác định mối quan hệ với các đặc điểm trên mặt đất, Gore nói.
Để có được các phép đo đó, nhóm sẽ phát triển các robot giống con sâu từ 1 đến 2 feet mô phỏng cách một lỗ khoan xuống đất, kết hợp với chuyển động nhu động mô phỏng cách giun di chuyển trong đất.
Shepherd nói: “Phía trước làm trôi bùn đất và phía sau đẩy về phía trước và ép chất bẩn đó vào tường của một đường hầm,” Shepherd nói. Họ dự định cho một robot thu thập dữ liệu liên tục lên và xuống của toàn bộ hàng ngô.
Nhóm sẽ thử nghiệm với một số cảm biến và chiến lược. Khả năng đẩy qua đất của robot có thể tiết lộ các đặc tính như mật độ và độ chặt của đất. Robot cũng sẽ được gắn các cảm biến nhiệt độ và độ ẩm nhỏ.
Cáp quang có thể cung cấp nhiều phép đo, bao gồm cả hình ảnh trực tiếp của rễ để đo sự phát triển và góc độ. Nhóm dự định sử dụng “AquaDust” được phát triển trong phòng thí nghiệm của đồng dự án Áp-ra-ham Strock, Giáo sư Gordon L. Dibble '50 tại Trường Kỹ thuật Hóa học và Phân tử Sinh học Smith thuộc Đại học Kỹ thuật. AquaDust phát huỳnh quang ở các bước sóng khác nhau dựa trên lượng nước trong đất.
Sợi quang học cũng có thể cho phép đo các bước sóng kích thích và phát xạ của vi sinh vật đất và các chất hóa học rễ, bao gồm các hợp chất cacbon do rễ cây tiết ra. Shepherd nói: “Chúng ta có thể xác định đại khái những hóa chất và sinh vật phổ biến ở bề mặt rễ và đất xung quanh.
Bằng cách định lượng các đặc điểm của rễ, đặc tính đất, hợp chất, vi sinh vật và nước, các nhà nghiên cứu sau đó có thể sử dụng các mô hình dự đoán để kết hợp các đặc điểm dưới và trên mặt đất để dự đoán những thứ như năng suất ngũ cốc và khả năng chịu căng thẳng, Gore nói.
Một mục tiêu khác của dự án sẽ là đánh giá cách thức thực vật có thể ứng phó với các tác động của biến đổi khí hậu, chẳng hạn như khả năng cung cấp nước. Các phép đo về sự phát triển của rễ, được tính vào dữ liệu môi trường, có thể cung cấp thông tin chi tiết về cách rễ phát triển dựa trên các điều kiện bên ngoài, chẳng hạn như hạn hán.
Vì đất không phải là phương tiện truyền tải không dây tốt nên các nhà nghiên cứu sẽ thử nghiệm các nguyên mẫu ghi lại dữ liệu trong bộ nhớ, để lấy lại sau. Họ cũng có thể thử nghiệm giao tiếp âm thanh qua đất và dây dẫn chạy dọc theo hàng cây ngô. Vào cuối dự án, các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ giới thiệu những minh chứng trực tiếp của các nguyên mẫu trong một cánh đồng ngô.
Công việc sơ bộ đã được thực hiện nhờ nguồn vốn hạt giống từ một Sáng kiến Cornell cho Nông nghiệp Kỹ thuật số ban cho.