新しい研究: 3D プリントされたテンサイ植物モデルを使用してスマート作物育種プロセスを改善する

この投稿は Coco Bear によって 2024-7-30 23:24 に最後に編集されました。

2024年7月30日、Antarctic Bearは、ドイツの研究チームが人工知能を利用して農作物の物流ラインの改善を支援し、農業を未来へと導く取り組みを行っていることを知りました。チームはレーザースキャンと消費者向け FDM 3D プリントを使用して、テンサイ植物の正確な 3D モデルを生成し、農家のスマート作物育種 (望ましい形質を生み出すために農作物を改良するプロセス) を支援しました。ボン大学とテンサイ研究所（IFZ）の研究者らは、その研究結果をGigaScience誌に発表した。

この論文では、植物の育種を進歩させ、作物の収穫量を増やすために極めて重要な、植物の表現型解析における 3D プリントの重要性を強調しています。これまで、植物の表現型解析の参照データは侵襲的な方法に依存していました。最近の 3D センシング技術の進歩により、手動測定では取得できないパラメータを収集できるようになりました。この研究では、3D プリントされたテンサイ植物モデルの評価に焦点を当てています。

△ (A) ブレード 7 と (B) ブレード 1 の参照モデルポイントクラウドへの適合を示すブレードモデル。マークされた線は、ブレードの長さ、ブレードの長さ、ブレードの幅を測定するために使用されるセクションを示しています

環境要因によってますます厳しい状況が続く中、農家にとって、生産量を増やして安全性を確保するために作物の生産を調整することがますます重要になっています。植物の育種は安定した収穫量を維持し、気候変動に対処するのに役立つことが知られていますが、新しい作物の品種の育種には労働集約的で時間がかかり、植物の遺伝子構成、つまり遺伝子型が環境とどのように相互作用するかについての信頼できる情報が必要です。

植物の幾何学的または生理学的特性の形でこの情報を取得するプロセスは、植物表現型解析と呼ばれます。従来、作物の大きさ、葉の形や大きさ、果実の品質など、植物に関する情報は、表現型解析のプロセス中に手動で記録されます。しかし今日では、より多くの表現型解析プロセスで、コンピューター支援センサー（多くの場合人工知能付き）が使用され、植物に関する複雑な情報を自動化し、より効率的に取得しています。作物栽培に関する事実上すべてのものが近代化と自動化が進み、今日の植物育種業界は、機械学習アルゴリズムと高度な画像技術を活用して望ましい形質を選択するデータ中心の業界となっています。

(A) 温室と (B) 野外実験におけるテンサイの 3D プリント参照モデルの提案。

この研究プロジェクトにおける研究チームの目標は、テンサイ植物の地上部分の主な特徴を明らかにするために、テンサイ植物のより優れた 3D モデルを作成することでした。これは、スマートな作物育種を導くためのより多くの遺伝情報を取得するための正確な参考資料として機能し、AI 駆動型の作物改良パイプラインを支援することもできます。

「3D植物表現型の分野では、使用されたセンサーシステム、コンピューターアルゴリズム、および取得された形態学的パラメータを参照することは困難ですが、極めて重要な作業です。客観的かつ正確な参照のための標準化されたアプローチとして、再現可能な参照モデルを生成するために3D印刷技術を適用することは、科学研究と実際の植物育種の両方に利益をもたらすでしょう」とIFZの博士課程の学生、ジョナス・ボーマー氏は述べました。

「標準的な植物」の場合、センサーには、葉の向きや「植物による影の落とし方」などの複雑な 3D 特徴も含め、関連するすべての特徴に関するデータが必要です。手術計画や医療トレーニングと同様に、実物大の 3D モデルはコンピューターデータや 2D 表現よりも役立ちます。研究チームは、彼らが開発した3Dプリントビート植物モデルは、現場での使用のために簡単に複製できると述べた。

人工ビート参照植物を作成するためのワークフロー。中間プロセスは白いボックスに表示されます。実行される製造手順はオレンジ色で強調表示され、使用されるソフトウェアとハードウェアは薄い赤色で表示されます。

チームは、LiDAR 技術を使用してモデルのデータを収集し、Faro Focus システムを使用してテンサイの植物をスキャンし、12 の角度から 3D データを生成しました。彼らは、Faro Scene ソフトウェア、Open3D Python ライブラリ、オープンソースの CloudCompare、Blender、PrusaSlicer を使用してすべてのデータを処理しました。その後、研究者らはPrusa i3 MK3S+ 3Dプリンターを使用して、PETGから植物の実物大モデルを作成しました。

「印刷可能な 3D モデルの価値は、農家が作物ごとに 1 つずつ、複数のコピーを印刷できることです」と、GigaScience のデータサイエンティストである Chris Armit 氏は述べています。「主なコストが LiDAR スキャナーである低コストの表現型解析戦略として、このアプローチが、米やアフリカの作物など、低コストの表現型解析ソリューションを必要とする作物でテストされるのを見るのは素晴らしいことです。」

研究チームが提案した参照モデルは、正確に再現でき、長期間にわたって安定した状態を維持できるため、FDM 3D プリントがこの用途に適した製造技術であることがわかります。サトウダイコンの 3D 参照モデルを作成するプロセスは、耕作作物や園芸作物のモデルの例として役立ちます。

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