英媒：疼！AI破译植物求救信号-SafeW聊天软件

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英媒：疼！AI破译植物求救信号

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　　英国《泰晤士报》2月21日文章，英媒译植原题：植物学家成功破解植物那些不能言说的物求“痛” 生物学家找到破解植物求救信号的密钥，有助于构建农作物的救信虫害和疾病侵袭预警体系。瑞士巴塞尔的英媒译植农业科研团队运用机器学习技术，首次实现对植物电生理信号的物求破解。截至目前，救信科研人员所捕捉的英媒译植最清晰的信号，就是物求植物的“好痛”。研究团队负责人帕特里克·霍格称：“这就是救信植物‘喊疼’的方式。”

　　一个世纪前，英媒译植植物学家就发现植物能在机体内传递电信号，物求但这些信号始终是救信人类难以理解的无字天书。随着AI技术发展，英媒译植机器破译和解析海量数据的物求能力打破这一壁垒。通过为植株接上电信号监测设备，救信研究人员安科·布赫霍尔茨发现植物并不总是“沉默”。

　　在给植物接上“心电图”设备后，团队开展对照试验，第一组番茄植株暴露在土壤微型线虫环境中，第二组大豆植株被投放了椿虫群。通过持续监测植物电信号输出，并导入软件模型分析，科研团队精准锁定了植物遭受侵害时发出的电信号。由于常规手段很难及时察觉虫害，这一信号可能会成为至关重要的早期预警机制。

　　“线虫蛰伏在土壤里，肉眼无法观测，”霍格说，“只有当作物产量锐减时，人们才会察觉到它们的存在。”中南美洲常见的椿虫，其伤害往往也要待作物遭侵袭一周后才会显现。作为全球核心粮食作物之一，大豆占植物性蛋白供应量近半数，但每年却有21%的大豆植株因害虫和疾病而损耗。布赫霍尔茨表示：“这项新技术有望促进更精准、更温和的农药迭代。”目前农场只能大量喷洒化学药剂，通过地毯式轰炸策略彻底消灭害虫，但这一方式太粗放且缺乏针对性，治标不治本。

　　当下，科学家只能判定植物是否处于应激状态，无法甄别侵害的来源。但布赫霍尔茨已将解读电生理信号差异、准确判定“杀手是谁”纳入了下一步科研目标。如果能准确掌握作物遭受侵害的时间和病虫种类，农民只需要“对症下药”、施用专门药剂，便能定向清除病虫害。布赫霍尔茨表示：“我们计划建立植物信号库，使其成为植物保护领域的实用工具。”既然“读懂”了植物，科学家们正在全力回应它。（作者本·斯宾塞，华安译）

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