世界上大多数咖啡都是在热带地区种植的。 但是,气候变化可能会使咖啡向北生长,例如在佛罗里达州。
为了了解这是如何工作的,佛罗里达大学的科学家们已经在UF / IFAS植物科学研究与教育部门的UF / IFAS植物学研究室种植了咖啡,该实验室位于UF校区盖恩斯维尔主要校园以南约30分钟处。
这项研究有朝一日可以产生一个早晨的欢乐,起源于阳光州。
UF赫伯特·韦特海姆工程学院与UF / IFAS之间的合作,该项目由美国农业部国立粮食与农业研究所的资助。
气候
咖啡是一种全球关注的作物,由于气候变化,咖啡已经面临重大挑战。 目前,世界对咖啡植物的根,其结构及其在气候变化条件下的功能了解甚少。 扎根是这个过程中的关键点。”罗兰德说。
但是,根系不容易学习-不仅是因为它们是地下的。
“大多数研究活根的方法最终都涉及在非常人工的实验室环境中破坏根或种植植物,”农学系农业生态学助理教授,咖啡研究小组成员克里斯·威尔逊说。 土壤与水科学系副教授Stefan Gerber也是该团队的成员。
为了了解咖啡在田间的生长方式,研究人员正在使用微型rhizotrons,透明塑料管,内部装有微型摄像头。 这些设备被放置在植物旁边的地下,以记录其根部图像。
罗兰德说,超小型电子管收集到如此多的信息,以至于某个人需要花很长时间来筛选所有信息。
高光谱成像系统
这就是为什么UF / IFAS科学家与工程学院的Alina Zare和Sanjeev Koppal合作应用人工智能和机器学习技术来改善和加快这一过程的原因。
Zare将开发人工智能方法,以自动处理和了解微型rhizotron图像。 Koppal将开发新的基于计算机视觉的高光谱成像系统,以捕获有关根和周围根土壤的更多信息,这比从当前的微型根管系统中获得的信息更多。
该项目只是超滤研究人员如何利用人工智能促进佛罗里达州农业领域的一个例子。 扎雷说,作为这项研究的一部分,研究人员将使用HiPerGator 3.0超级计算机来测试他们开发的用于分析微根管的数据的算法。 HiPerGator 3.0是Nvidia与UF 70万美元合作伙伴关系的一部分,并将在整个大学范围内开展更多此类由AI驱动的研究项目。
“ Minirhizotron数据集非常大,需要大量图像处理,并且由于涉及的孔径较小,因此充满了巨大的测量可变性。 所有这些问题都适用于机器学习方法。”罗兰德说。 “我们相信,通过我们的合作,当前正在开发的算法将能够自动化并加速从微型根管数据中收集数据的大部分。”
被柑橘庇护
Minirhizotrons将从UF / IFAS植物科学研究与教育部门生长的咖啡植物中收集数据,研究人员在那里将咖啡种植在现有柑桔树旁。
“咖啡对感冒非常敏感,因此我们的想法是尝试用另一棵可以遮盖它的树种来生长它。 此外,柑橘园还安装了防冻系统,因此也可以保护咖啡。”罗兰德说。
他们说,虽然出于实际原因,研究人员目前正在与柑橘一起种植咖啡,但这种组合有一天在经济上可能是有利的。
“随着我们对其进行更多的思考,我们还可以探索柑橘和咖啡的组合,将其作为佛罗里达州的一种可能的种植系统-也许是柑橘种植者可能考虑的未来选择。 这是一个解决之道-必须解决不同的问题和后勤工作-但绝对值得探索。”威尔逊说。
除了研究咖啡植物的根部表现如何之外,研究人员还对佛罗里达州种植的咖啡的口味感到好奇。 他们正在计划烘焙和冲泡测试批次。
“我们的研究小组已购买了微批量精密咖啡烘焙机。 我们很高兴在我们生产的咖啡豆上尝试各种烘焙方法,”罗兰德说。
欲了解更多信息,请访问:
超滤/ IFAS
www.ifas.ufl.edu