世界上最小的由人工智能控制的水果采摘机

植物代谢物由范围广泛的极其重要的化学物质组成。许多药物，如疟疾药物青蒿素，具有显着的治疗特性，而其他药物，如天然橡胶或树液中的生物燃料，则具有机械特性。

逐细胞收获

由于大多数植物代谢物是在单个细胞中分离的，提取代谢物的方法也很重要，因为该过程会影响产品纯度和产量。

通常提取包括研磨、离心和使用溶剂的化学处理。这会导致相当大的污染，从而导致高昂的财务和环境处理成本。

“所有的物质都是在植物的单个细胞内产生和储存的。如果你想要纯净的材料，你必须进入那里。当你收获整株植物或从树枝上分离果实时，你也会收获很多不包含您感兴趣的物质的组织，”Kaare Hartvig Jensen 解释说。

“所以有两种观点。如果你想提取纯物质，你需要一个细胞一个细胞地做。当你能做到这一点时，正如我们所展示的，你不必收获植物。然后你可以把这个小机器人放在上面，它可以在不损坏植物的情况下工作，”Kaare 说。

该团队目前正在处理植物和树叶，但未来这种收割机的使用规模可能会稍大一些。

希望这种独特的方法可以创造一种新的生物质来源，并激发对可持续能源生产新领域的研究。

该技术未来可能用于的一件事是从树木中获取能量，其中包含大量生物燃料。

“在加拿大北部和俄罗斯的森林中，有大约 7400 亿棵树木完全未受破坏的云杉林。约占地球上树木总数的 25%。通过开发这项技术，我们可以利用树木获取糖分和在不砍伐或损坏树木的情况下制造生物燃料，”Kaare 解释说。

微观层面的人工智能

收割机寻找的果实和叶子中的细胞直径为 100 微米，针尖的直径约为 10 微米。因此，收获是在头发的宽度范围内发生的。

DTU 物理学博士生 Magnus Valdemar Paludan 解释说，他创建了图像分析、图像识别和机器人控制系统。

“这一切都是用显微镜相机完成的。首先，我在显微镜图像上手动标记像素，显示机器人将收获的细胞。这些信息可用于训练计算机在新图像中找到类似的细胞。”