Thực vật tạo ra những thay đổi điện trong mô sống khi nhu cầu của chúng thay đổi. Electric Plant dùng cảm biến để ghi nhận tín hiệu ở mức microvolt. Dữ liệu sau đó được chuyển cho Bombadil, mô hình AI được huấn luyện để diễn giải trạng thái của cây. Theo số liệu công ty cung cấp cho TechCrunch, Bombadil hiện phân tích được tín hiệu của khoảng 125 loài.
Ý tưởng bắt đầu khi Justin Mast đọc về một chậu cây có thể tự di chuyển về phía ánh sáng. Mast sau đó hợp tác với nhà thần kinh học Lee von Kraus để thành lập Electric Plant. Họ phát triển hệ thống giúp người trồng nhận biết cây cần nước hoặc chất dinh dưỡng.
Nội dung câu chuyện bắt đầu từ một chậu cây máy.
Một nghiên cứu về chậu cây gắn trên giá đỡ có động cơ đã khiến Mast tìm hiểu cách thực vật truyền tín hiệu. Trong thí nghiệm đó, bảng điều khiển nhận biết dòng điện đi qua mô sống khi cây cần thêm ánh sáng, rồi đưa chậu đến gần nguồn sáng hơn.
Mast hợp tác với von Kraus, người từng làm việc với DARPA, và dành 3 năm thu thập dữ liệu cho Bombadil. Mô hình được thiết kế để diễn giải những thay đổi điện rất nhỏ chạy qua thân cây, sau đó chuyển chúng thành thông tin mà người trồng có thể sử dụng.
Hai nhà sáng lập cho rằng công nghệ có thể tiến tới một công cụ giúp con người “trò chuyện” với cây. Mast thừa nhận Electric Plant hiện chủ yếu mới lắng nghe tín hiệu. Theo cách ông mô tả, lắng nghe là bước đầu tiên trước khi hệ thống có thể phản hồi.
Bombadil đọc tín hiệu của khoảng 125 loài
Bombadil phân tích dữ liệu điện sinh học của khoảng 125 loài, gồm dương xỉ, cây gỗ đỏ, cà chua và hoa thược dược. Electric Plant huấn luyện mô hình bằng dữ liệu từ cây cùng thông tin do đầu dò đất, máy quang phổ cầm tay và các công cụ quan sát khác thu thập.
Ngay cả trong nhà kính được kiểm soát chặt chẽ, người trồng vẫn khó quan sát đầy đủ nhu cầu tức thời của cây. Mast cho rằng đầu dò đất, máy quang phổ cầm tay và ảnh vệ tinh cung cấp nhiều thông tin, nhưng phản ứng chậm hơn những thay đổi đang xảy ra bên trong cây.
Mast gọi Bombadil là mô hình đa dạng nhất từng được xây dựng cho tín hiệu điện sinh học. Ông cũng cho biết chưa có mô hình tương đương nào được thực hiện trên động vật. Đây là tuyên bố của nhà sáng lập, chưa phải kết luận từ một đánh giá độc lập.
Cách tiếp cận này thuộc nhóm ứng dụng AI nhằm hỗ trợ tự nhiên, trong đó dữ liệu sinh học giúp con người quan sát hệ sống trực tiếp hơn.
Cảm biến kết nối với mô sống dưới vỏ cây.
Cảm biến của Electric Plant dùng vít thép không gỉ để tiếp xúc với tầng sinh gỗ, lớp mô sống nằm ngay dưới vỏ cây. Thiết bị ghi nhận những thay đổi điện ở mức microvolt rồi gửi dữ liệu qua mạng không dây tới trạm cơ sở. Dữ liệu tiếp tục được chuyển lên đám mây để Bombadil phân tích.
Cảm biến có kích thước tương đương một chiếc iPhone thông thường được gập theo chiều dọc. Vít gắn thiết bị phải xuyên tới tầng sinh gỗ để hệ thống ghi nhận tín hiệu điện từ mô sống.
Sau khi Bombadil xử lý dữ liệu, kết quả được gửi lại cho khách hàng. Người trồng có thể dùng thông tin đó để điều chỉnh lịch tưới nước hoặc bón phân.
Mast cho biết mỗi mẫu Anh chỉ cần vài cảm biến để tạo ra kết quả chính xác. Theo số liệu Electric Plant cung cấp cho TechCrunch, hệ thống có thể tăng năng suất và giảm lượng nước sử dụng từ 20% trở lên. Electric Plant chưa công bố danh tính những khách hàng đầu tiên, vì vậy hiệu quả này vẫn cần được kiểm chứng độc lập trong điều kiện sử dụng thực tế.
Giá cảm biến ở mức vài chục USD
Mast cho biết cảm biến của Electric Plant có giá vài chục USD, trong khi một số công cụ hiện có có thể tốn hàng nghìn USD. Cả mức giá và phép so sánh này đều do nhà sáng lập cung cấp, chưa phải kết quả của một đánh giá độc lập.
Electric Plant đã huy động vòng hạt giống trị giá 11,2 triệu USD để đưa cảm biến và Bombadil ra thị trường. Onto Ventures và Climactic dẫn dắt vòng vốn, với sự tham gia của Ponderosa, Endeavor Catalyst, Ludlow, Michigan Rise, The Fund, Schox VC và Dug Song.
Hệ thống kết hợp cảm biến, kết nối không dây và mô hình AI để chuyển tín hiệu điện của cây thành thông tin cho người trồng. Electric Plant vẫn phải chứng minh các tuyên bố về năng suất, mức tiết kiệm nước và độ chính xác ngoài thực tế. Dù vậy, cách tiếp cận này mở ra một hướng khác cho công nghệ khí hậu: đo tín hiệu từ mô sống thay vì chỉ suy đoán nhu cầu của cây qua môi trường xung quanh.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để cập nhật những công nghệ đang thay đổi cách con người quan sát và chăm sóc thế giới tự nhiên.
