Cum folosesc agricultorii tehnici de „machine learning” pentru a estima de câtă apă au nevoie plantele

Un studiu din Israel arată că o metodă de „machine learning” (învățare automată) poate estima consumul zilnic de apă al plantelor, pornind de la o mulțime de date la rezoluție înaltă. Într-o lume în care apa devine tot mai scumpă și sunt zone întinse unde este criză de apă, un astfel de studiu poate permite luarea unor decizii mai bune la gestionarea irigațiilor.

Cercetarea de la Hebrew University of Jerusalem are la bază șapte ani de monitorizare continuă a plantelor de tomate, grâu și orz, cultivate în câteva sere semi-comerciale. A fost măsurată cu precizie evapotranspirația și au fost detectate modificările cele mai mici ale greutății plantelor.

Subiectul a fost relatat de phys.org, iar studiul a fost publicat în revista Plant, Cell & Environment.

Pentru că modelul prezice comportamentul așteptat al unei plante sănătoase, abaterile neașteptate ale transpirației pot servi drept semnale timpurii de stres. Acesta poate fi cauzat de secetă, de salinitate, de boli, de deteriorarea rădăcinilor sau de alți factori de mediu. Ideea este că dacă o plantă se comportă diferit față de ceea ce prezice modelul, acea abatere poate indica un comportament anormal sau nesănătos.

Rezultatele, susțin autorii studiului, indică direcții pentru viitoare instrumente ce ar putea sprijini atât gestionarea irigațiilor, cât și detectarea timpurie a stresului plantelor.