2021-05-26 デンマーク・デンマーク工科大学(DTU)
・ DTU が、有用な化学物質である代謝産物を植物の細胞から直接抽出する、人工知能(AI)を利用した微細なハーベスティングロボットシステムを開発。
・ バイオ燃料や医薬品等の原料を提供する植物の収穫、輸送および化学的・機械的な処理の排除を目指し、栄養分を葉脈から直接採取する昆虫に着想した。
・ 植物代謝産物には、極めて貴重な化学物質が多様に含まれる。その多くが抗マラリア薬のアルテミシニンのような優れた治癒促進特性や、樹液による天然ゴムやバイオ燃料のような機械的な特性を有する。
・ 植物代謝産物の多くは個別の細胞内に含有されるため、純度と収率を左右する抽出方法が重要となる。抽出方法には粉砕や遠心分離等の機械的な方法や、溶媒による化学的な方法があるが、異物の混入がプロセスコストを増大させる。
・ 同システムでは、イメージ分類を得意とする GoogLeNet 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に転移学習を適用。抽出対象となるセルをピクセルでマーキングした顕微鏡画像を用いたトレーニングにより、顕微鏡カメラが撮影した植物の葉の新しい画像において同様なセルを特定する。マイクロマニピュレーターに取り付けた直径約 10μm のマイクロキャピラリー針が、植物の果実や葉の直径 100μm の細胞から代謝産物を直接抽出する。
・ 同システムは現時点では植物や葉を対象としているが、やや大きめの規模での利用により、新しいバイオマス源の創出や、持続可能なエネルギー生産の新分野の研究の発動を期待する。応用先の一例として、糖を豊富に含む樹木を伐採・損傷せずにエネルギーを直接抽出したバイオ燃料の生産を想定。
・ 本研究の成果は、従来的なピアレビューによるファンディングシステムでは実現が困難な大胆な研究アイデアに与えられる、VILLUM Experiment グラントによるもの。同グラントは、重要な課題へのアプローチを根幹から変える可能性を秘めた、常識に挑戦するユニークな研究プロジェクトに提供される。
URL:
https://www.fysik.dtu.dk/english/about-dtu-physics/news/2021/05/the-worlds-smallest-fruit-picker-controlled-by-artificial-intelligence??id=d7a58a4d-2a13-42c4-88e2-
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＜NEDO海外技術情報より＞
（関連情報)
Plant Physiology 掲載論文(フルテキスト）
Neural networks and robotic microneedles enable autonomous extraction of plant metabolites
URL: https://academic.oup.com/plphys/advance-articleabstract/doi/10.1093/plphys/kiab178/6276441?redirectedFrom=fulltext
Abstract
Plant metabolites comprise a wide range of extremely important chemicals. In many cases, like savory spices, they combine distinctive functional properties—deterrence against herbivory—with an unmistakable flavor. Others have remarkable therapeutic qualities, for instance, the malaria drug artemisinin, or mechanical properties, for example natural rubber. We present a breakthrough in plant metabolite extraction technology. Using a neural network, we teach a computer how to recognize metabolite-rich cells of the herbal plant rosemary (Rosmarinus officinalis) and automatically extract the chemicals using a microrobot while leaving the rest of the plant undisturbed. Our approach obviates the need for chemical and mechanical separation and enables the extraction of plant metabolites that currently lack proper methods for efficient biomass use. Computer code required to train the neural network, identify regions of interest, and control the micromanipulator is available as part of the Supplementary Material.
