AI搭載の光学顕微鏡、農場での土壌健康診断を簡易化へ

AIで古典的な顕微鏡が現代版へ：農場での土壌健康診断がより容易に USで研究チームが開発したAI搭載顕微鏡システムは、世界中で土壌健康診断を速く、安価に、そしてより多くの農家や土地管理者にとって利用可能にする可能性があります。 テキサス大学サンアントニオ校（UTSA）の研究者たちは、低コスト光学顕微鏡と機械学習を組み合わせて、土壌サンプル中の菌類の存在と量を測定する技術を開発しました。この初期段階のコンセプト技術は、7月9日にプラハで開催されたゴールドシュミット会議で発表されました。 菌類は、栄養素循環、水分保持、植物の成長に不可欠な役割を果たし、土壌の健康状態と肥沃度を理解する上で重要な情報を提供します。これにより、農家は肥料の使用、灌水、耕し方などの土壌管理に適切な決定を下すことができます。 光学顕微鏡は最も古い設計の顕微鏡で、土壌中の微小生物を発見・識別するために長年使用されてきました。その他の土壤テストでは、リン脂質脂肪酸分析やDNA分析を使用して生物を検出したり、窒素、燐、カリなどの化学物質の存在を測定します。これらの現代的方法は強力ですが、費用がかかったり、主に化学成分に焦点を当て、土壌生態系の生物学的複雑さを見落とすことが多いのが現状です。 Alec Graves氏（UTSA理学部）は、「現在の生物学的土壌分析には、分子構成を測定するための高価な实验室用品が必要か、または絶対的な菌類を視覚的に識別できる専門家の知識が必要です。これが普及していないために、農家や土地管理者は農業実践が土壌の健康に及ぼす影響を十分に理解できません」と述べています。そして、「我々の開発は、機械学習アルゴリズムと光学顕微鏡を使用し、労力や専門知識を減らしながら、土壌生物学のより完全な姿を提示する低成本ソリューションとなっています」と付け加えました。 初期設計では、研究チームは南中央テキサスの土壌から得られた数千枚の菌類画像データを用いて、菌類の生物量を検出する機械学習アルゴリズムを構築・テストしました。このソフトウェアは、100倍と400倍の拡大率を持つ一般的な手頃な価格の顕微鏡とともに使用できます。 「当技術は土壌試料の動画を分析し、これを画像に分割して、ニューラルネットワークを使用して菌類を識別し、量を推定します」とGraves氏は説明します。「当のコンセプト验证は既に希釈液中の菌類の糸を検出し、菌類の生物量を推定することができています。」 チームは現在、この技術をモバイルロボットプラットフォームに組み込む作業に取り組んでいます。サンプル収集、微細写真撮影、分析というすべての機能が一つの装置に統合され、今後2年以内に完成する予定です。 本研究は、UTSAの水研究持続可能性政策研究所所長であるSaugata Datta教授によってリードされています。機械学習アルゴリズムの詳しい内容は、今年中に査読付きジャーナルで公開される予定です。