Когда растения лишены воды или просто срублены, они издают несколько “звуков”, частота которых слишком высока для человека. Однако различные млекопитающие, насекомые и, возможно, другие растения способны их распознать и отреагировать на них. Это новое открытие позволяет предположить, что в будущем мы сможем использовать записывающие устройства и искусственный интеллект (ИИ) для мониторинга сельскохозяйственных культур на предмет обнаружения этих признаков стресса.
Растения явно “чувствительны” на своем уровне. Например, исследование, проведенное несколько лет назад, показало, что растения могут “панически” реагировать на приход дождя. Мы также знаем, что растениям не нравится, когда их трогают, и они дают об этом знать. Совсем недавно была проведена интересная работа о том, как отдельные части растений могут сигнализировать о нападении другим частям, чтобы те могли справиться с ним, подобно животным с нервной системой.
Новое исследование, опубликованное в журнале , предоставляет дополнительные доказательства того, что растения – это не просто “простые” неодушевленные формы жизни. Предыдущие исследования показали, что растения, испытывающие засуху, могут подвергаться процессу, называемому кавитацией, в результате которого в сосудах образуются пузырьки пара, нарушающие поток воды через растение. Этот процесс производит звуки, которые могут быть зафиксированы записывающими устройствами.
Крики, похожие на звук пузырьковой пленки
Для новой работы исследователи установили микрофоны возле нескольких растений томатов (Solanum lycopersicum) и табака (Nicotiana tabacum) как в звуконепроницаемом боксе, так и в теплице. Некоторые из них были здоровыми, а другие подверглись стрессу (обезвоженные или срезанные растения).
После анализа данных было обнаружено, что здоровые растения издавали менее одного “крика” в час. Однако другие растения издавали несколько десятков криков. Пострадавшие от засухи растения томатов были самыми громкими, некоторые из них издавали более сорока криков в час. Эти звуки были в виде “хлопков”, похожих на звуки пузырчатой пленки.
Затем исследователи загрузили эти записи в алгоритм машинного обучения (система искусственного интеллекта, которая использует данные для обучения и создания статистических моделей). Они обнаружили, что алгоритм машинного обучения успешно справился с задачей различения звуков, издаваемых разными растениями при различных стрессах, примерно на 70%. Другая система также смогла отличить томаты, находящиеся в теплице в состоянии засухи, от других растений с точностью более 80%.
В ходе дальнейших экспериментов команда успешно записала звуки большого количества других растений, подвергшихся стрессу, таких как пшеница (Triticum aestivum), кукуруза (Zea mays) и мексиканский кактус Mammillaria spinosissima.
В этой работе микрофоны были размещены всего в нескольких сантиметрах от растений. Однако исследователи предполагают, что эти звуки потенциально могут быть услышаны некоторыми млекопитающими и насекомыми на расстоянии от трех до пяти метров.
