Theo nghiên cứu được công bố trên tạp chí Device, robot có thể đo các đặc tính như kết cấu bề mặt và hàm lượng nước vốn không thể xác định bằng các phương pháp tiếp cận trực quan hiện có. Robot đã nhận dạng được mười loài thực vật khác nhau với độ chính xác trung bình là 97,7% và nhận dạng được lá của cây dương tử kinh có hoa với độ chính xác 100% ở các giai đoạn sinh trưởng khác nhau.
Những người nông dân sản xuất quy mô lớn và các nhà nghiên cứu nông nghiệp có thể sử dụng robot để theo dõi sức khỏe và sự phát triển của cây trồng và đưa ra quyết định phù hợp về lượng nước và phân bón cần cung cấp cho cây trồng của họ và cách tiếp cận kiểm soát dịch hại, Zhongqian Song, Phó Giáo sư tại Đại học Y khoa Sơn Đông & Viện Hàn lâm Khoa học Y khoa Sơn Đông và là tác giả của nghiên cứu cho biết.
“Nó có thể cách mạng hóa các nghiên cứu về quản lý cây trồng và hệ sinh thái, đồng thời cho phép phát hiện sớm bệnh, điều này rất quan trọng đối với sức khỏe của cây trồng và an ninh lương thực”, ông nói.
Thay vì tiếp xúc vật lý với cây, các thiết bị hiện tại thu thập thông tin hạn chế hơn bằng cách sử dụng các phương pháp tiếp cận trực quan, dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như điều kiện ánh sáng, thay đổi thời tiết.
Để khắc phục những hạn chế này, PGS. Song và các đồng nghiệp đã phát triển một robot chạm vào cây bằng cơ chế lấy cảm hứng từ da người, với các cấu trúc hoạt động cùng nhau theo cách phân cấp để thu thập thông tin thông qua tiếp xúc.
Khi một điện cực trong robot tiếp xúc với lá, thiết bị sẽ tìm hiểu về cây bằng cách đo một số đặc tính: lượng điện tích có thể được lưu trữ ở một điện áp nhất định, mức độ khó khăn khi dòng điện chạy qua lá và lực tiếp xúc khi robot bám vào lá.
Tiếp theo, dữ liệu này được xử lý bằng máy học để phân loại cây, vì các giá trị khác nhau cho mỗi phép đo tương quan với các loài thực vật và giai đoạn phát triển khác nhau.
Mặc dù robot cho thấy các ứng dụng tiềm năng rộng lớn và bất ngờ trong các lĩnh vực từ nông nghiệp chính xác đến nghiên cứu sinh thái đến phát hiện bệnh thực vật, nhưng nó vẫn có một số điểm yếu vẫn chưa được giải quyết, Song cho biết. Ví dụ, thiết bị này vẫn chưa đủ linh hoạt để có thể nhận dạng nhất quán các loại cây có cấu trúc phức tạp, chẳng hạn như lá hình gai và lá hình kim. Ông cho biết điều này có thể được khắc phục bằng cách cải thiện thiết kế điện cực của robot.
Bước tiếp theo, các nhà nghiên cứu có kế hoạch mở rộng số lượng cây mà robot có thể nhận dạng bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều loài hơn, tăng cường cơ sở dữ liệu loài thực vật mà họ sử dụng để xây dựng các thuật toán. Các nhà nghiên cứu cũng hy vọng có thể tích hợp thêm cảm biến của thiết bị để có thể hiển thị kết quả theo thời gian thực, ngay cả khi không có nguồn điện bên ngoài, Song cho biết.
