Cómo la inteligencia artificial y la impresión 3D están revolucionando la producción de alimentos
Los científicos utilizan el escaneo láser para generar modelos 3D de las partes aéreas de las plantas de remolacha azucarera en campos agrícolas, impulsando el avance en los pipelines de mejora de cultivos con soporte de IA.
Investigaciones recientes ilustran cómo el mejoramiento de cultivos en el siglo XXI puede beneficiarse de las tecnologías emergentes al integrar el escaneo láser y la impresión 3D para producir modelos 3D detallados de plantas de remolacha azucarera.
Este enfoque va más allá del uso exclusivo de datos genéticos para la mejora informada, capturando las características críticas sobre el suelo de las plantas de remolacha azucarera para procesos de mejora de cultivos asistidos por IA.
Acceso Abierto y Aplicación Práctica en el Campo
Estos modelos reproducibles son prácticos para aplicaciones en el campo, y todos los datos de investigación, métodos y archivos de impresión 3D están disponibles de forma gratuita. Este avance proporciona herramientas valiosas para la gestión de cultivos y permite a cualquier persona imprimir su propia planta de remolacha azucarera en 3D con un mantenimiento mínimo.
Hoy en día, el mejoramiento moderno de plantas depende en gran medida de los datos, utilizando algoritmos de aprendizaje automático y tecnología avanzada de imágenes para seleccionar rasgos deseables. La “fenotipificación de plantas”, la ciencia de recopilar información y medidas precisas sobre las plantas, ha avanzado significativamente en los últimos años.
Anteriormente, la fenotipificación dependía de medidas laboriosas por parte de humanos. Hoy en día, los pipelines automatizados de fenotipificación utilizan cada vez más tecnología avanzada de sensores, a menudo aprovechando la inteligencia artificial.
Precisión Mejorada en las Mediciones y Automatización
Estas mediciones pueden incluir parámetros como tamaño, calidad de frutos, forma de las hojas y otras características de crecimiento. Además de mejorar la eficiencia al automatizar el proceso de medición, los sensores asistidos por computadora también pueden capturar datos complejos de las plantas que serían difíciles de recopilar a gran escala para los humanos.
Un factor crítico en esta era de la cría de cultivos impulsada por sensores es la disponibilidad de materiales de referencia precisos.
Los sensores requieren datos sobre una “planta estándar” que incluya todas las características pertinentes, incluidos rasgos complejos tridimensionales como los ángulos de orientación de las hojas. Tener un “modelo de planta artificial” tangible como referencia a tamaño completo es más ventajoso que depender únicamente de datos informáticos o representaciones planas en 2D.
Accesibilidad y Estandarización a través de la Impresión 3D
El nuevo modelo impreso en 3D de una planta de remolacha azucarera fue diseñado teniendo en cuenta estas aplicaciones. Sus archivos de impresión están disponibles de forma gratuita para descargar y reutilizar, lo que permite a los científicos (y a cualquier entusiasta de la remolacha azucarera) producir una réplica exacta del modelo de referencia.
Esta accesibilidad ayuda a estandarizar la investigación en diversos laboratorios en todo el mundo, mejorando la comparabilidad. Además, la asequibilidad de la impresión 3D hace que este método sea adaptable incluso en entornos con recursos limitados, como países en desarrollo.
Para obtener datos precisos para su modelo realista, Jonas Bömer y su equipo del Instituto de Investigación de Remolacha Azucarera (Göttingen) y la Universidad de Bonn utilizaron tecnología LIDAR (Detección y Ranging por Luz).
Creación y Evaluación de un Modelo Detallado de Remolacha Azucarera Escanearon una planta real de remolacha azucarera con un láser desde 12 ángulos diferentes para generar datos 3D. Después de procesar estos datos, los ingresaron en una impresora 3D de grado comercial para producir un modelo a tamaño completo de la remolacha azucarera. Luego, el equipo evaluó la efectividad del modelo como punto de referencia tanto en el laboratorio como en el campo.
Jonas Bömer desarrolla: En el ámbito de la fenotipificación tridimensional de plantas, hacer referencia con precisión a sistemas de sensores, algoritmos informáticos y parámetros morfológicos medidos es una tarea desafiante pero crucial.
La utilización de tecnologías de fabricación aditiva para crear modelos de referencia reproducibles ofrece una nueva forma de desarrollar metodologías estandarizadas para referencias precisas y objetivas, beneficiando tanto a la investigación científica como a la cría práctica de plantas.
Integración de IA, Impresión 3D y Sensores
Sin embargo, este método no se limita a las remolachas azucareras. Además, el nuevo estudio en GigaScience ilustra cómo la combinación de inteligencia artificial, impresión 3D y tecnología de sensores puede moldear el futuro de la cría de plantas, apoyando la producción de cultivos saludables y sabrosos para alimentar a la población mundial.
Chris Armit, científico de datos en GigaScience, comenta: “El beneficio de un modelo 3D imprimible es la capacidad de producir múltiples copias, una para cada campo de cultivo. Como estrategia de fenotipificación rentable, donde el principal gasto es el escáner LIDAR, sería genial ver este enfoque aplicado a otros cultivos, como arroz o cultivos huérfanos africanos, que requieren soluciones de fenotipificación asequibles”.
Read the original article on: Scitech Daily
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