A rovarkártevők elleni védekezésben óriási előnyt jelentene, ha a rágcsáló, szívogató károsítókat már a látható tünetek megjelenése előtt észlelhetnénk. Erre mostantól van is mód.
A mesterséges intelligencia (AI) mezőgazdasági alkalmazása még gyerekcipőben jár, de egyre szélesebb területekre terjed ki. A Kansas Állami Egyetem kutatói most a kultúrnövények soraiban „hallgatóztak” vele, és rendkívül érdekes dolgokra bukkantak. Az eredmények természetesen nem öncélúak, jelentősen javítható általuk a kártevők elleni védekezés hatékonysága.
A kutatók az emberi érzékszervek által nem észrevehető, rendkívül apró növényi vibrációk észlelése, rögzítése után az AI-t is bevonták a munkába, és az adatok analizálásával még azelőtt fel tudták fedezni a rovarkártevőket, hogy azok terméskárosítása láthatóvá vált volna. A kísérletet első körben szójatáblákon végezték, és valóban sikerült „rovarhangokat” gyűjteniük a nagy érzékenységű berendezéseikkel. Napokra kihelyezték a mikrofonokat a kísérleti tábla kiválasztott növényeihez, amelyeken aztán a rovarok aktivitására is bizonyítékokat gyűjtöttek.
Az Insect Eavesdropper nevű (magyarul: rovar-lehallgató) tudományos eszköz képes megbízhatóan felfedezni, azonosítani és számszerűsíteni is a rovaraktivitás mértékét. Erre csupán azokból az apró növényi rezgésekből következtet, amit az embereknek esélyük sincs érzékelni. Eddig nagy gondot jelentett, hogy a károsítók jelentős része a növény belsejében, esetleg a talajszint alatt, vagy olyan időszakban rágcsálta, szívogatta a kultúrnövényeket, amikor észrevehetetlen maradt, és ezáltal csak későn lehetett észlelni a jelenlétüket.
Rezgéseket keltenek
A rovarok azonban elkövetik azt a „hibát”, hogy a növények károsításakor rezgéseket keltenek. Ezeket sikerült most felfogniuk a kansasi kutatóknak, természetesen a növények további károsítása, feláldozása nélkül. Az eredmények birtokában a gazdák képesek lehetnek majd igen korai döntéseket hozni a beavatkozásról, ráadásul célzottan, a fertőzött területekre koncentrálva.
Bár az eljárás egyszerűnek tűnik, a végrehajtása során elképesztő mennyiségű adat keletkezik, amit a tudós csoport képtelen lenne egyedül feldolgozni és elemezni. A felvett kiváló minőségű hangfájlokat a gépi tanulási modellek segítségével elemzik, az AI a rovarkártevőkre jellemző hangmintázatokat keresi ki az adattengerből. Az eddig az emberi megfigyelésekre alapozott növényvédelmi beavatkozások mostantól sokkal eredményesebbek lehetnek, hiszen az újfajta rendszer azonnal észleli a szokatlan aktivitásokat a táblán és riasztást ad róluk.
Részletesebb magyarázat a rovar-lehallgatásról:
Szereti az Agrofórum cikkeit?
Állítsa be, hogy gyakrabban jelenjenek meg a Google keresőben! KATTINTSON!
