Sistem de irigații (fotografie Edwin Remsberg / VWPics / Profimedia)
Un studiu realizat în Israel demonstrează că o metodă de „machine learning” (învățare automată) poate estima consumul zilnic de apă al plantelor, bazându-se pe o cantitate mare de date de înaltă rezoluție. În contextul în care resursele de apă devin tot mai limitate și sunt regiuni extinse afectate de criza h2o, această cercetare permite adoptarea unor decizii mai eficiente în gestionarea irigațiilor.
Cercetarea efectuată la Universitatea Hebrew din Ierusalim se bazează pe șapte ani de monitorizare continuă a culturilor de tomate, grâu și orz, cultivate în sere semi-industriale. Măsurarea precisă a evapotranspirației și detectarea celor mai mici variații ale greutății vegetale au fost aspecte importante ale studiu.
Informațiile au fost prezentate de phys.org, iar publicația științifică a fost revista Plant, Cell & Environment.
Deoarece modelul anticipează comportamentul normal al unei plante sănătoase, orice deviație neașteptată a transpirației poate oferi semnale timpurii de stres. Acestea pot fi cauzate de secetă, salinitate, boli, deteriorarea rădăcinilor sau factori de mediu. În esență, dacă o plantă manifestă un comportament diferit față de cel anticipat, această diferență poate indica un proces anormal sau o stare de sănătate precară.
Conform autorilor cercetării, rezultatele sugerează direcții pentru dezvoltarea unor instrumente viitoare care să sprijine atât optimizarea irigațiilor, cât și identificarea precoce a stărilor de stres ale plantelor.
