“Hình xăm” graphene cho thực vật có thể hình thành mạng lưới thần kinh

Lá ngậm nước là lá khỏe mạnh. Điều đó đúng với lá cây trồng trên cánh đồng của nông dân và lá cây ở khu vực dễ bị cháy rừng. Nhưng các kỹ thuật truyền thống để theo dõi quá trình hydrat hóa của lá đòi hỏi phải cắt chúng khỏi cây, việc này tốn nhiều thời gian và không thể đưa ra số đo trực tiếp. Đó là lý do tại sao nhiều nhà nghiên cứu đang chế tạo các cảm biến đo lường sức khỏe của cây trồng theo thời gian thực. Giờ đây, các nhà nghiên cứu ở Texas đã phát triển một “hình xăm” graphene có thể dán trực tiếp lên một chiếc lá để cung cấp thông số độ ẩm theo thời gian thực. Các nhà nghiên cứu cũng tin rằng một ngày nào đó nó có thể trở thành nền tảng cho một hình thức giám sát thực vật mới bằng cách biến các miếng vá thành mạng lưới thần kinh có khả năng tính toán trên chính cây trồng. Jean Anne Incorvia, phó giáo sư kỹ thuật điện và máy tính tại Đại học Texas ở Austin, cho biết: “Chúng tôi không chỉ cảm nhận được mức độ ẩm mà còn có thể để cảm biến đó hoạt động như khớp thần kinh nhân tạo này, sau đó chúng tôi có thể đưa vào mạng lưới thần kinh”. Incorvia và các đồng nghiệp (bao gồm cả sinh viên tốt nghiệp Utkarsh Misra của cô) đã xuất bản công trình của họ trên Nano Letters vào tháng 2. Incorvia và các đồng nghiệp cho rằng một khu rừng trong tương lai có thể chứa cả một nhóm cảm biến được nối mạng để đánh giá nguy cơ hỏa hoạn hoặc hạn hán trong thời gian thực. “Hình xăm” lá graphene làm cảm biến độ ẩm Cảm biến là một miếng graphene có thể được dán lên lá cây (các nhà nghiên cứu đã sử dụng Monstera) giống như một hình xăm dính trên đó. Về mặt chức năng, nó là một loại bóng bán dẫn ba cực, với một kênh graphene, các dải vàng làm điện cực và chính chiếc lá là chất cách điện. Cảm biến có thể đánh giá mức độ hydrat hóa của lá trong thời gian thực bằng cách gửi một xung điện vào trong lá, xung điện này sẽ di chuyển xung quanh các ion bên trong lá và làm thay đổi độ dẫn của graphene. Độ lớn của những thay đổi độ dẫn này phụ thuộc vào độ ẩm bên trong lá, vì vậy các nhà nghiên cứu có thể đọc được độ ẩm của lá mà không cần xử lý bên ngoài. Graphene là chất liệu tốt cho hình xăm chiếc lá. Nó gần như trong suốt nên không cản ánh sáng và cản trở quá trình quang hợp. Nó có thể căng ra và co lại khi lá mọc lên, co lại hoặc xoắn lại. Đây không phải là cảm biến graphene đầu tiên thuộc loại này, nhưng cảm biến hydrat hóa thời gian thực không phổ biến trong lĩnh vực này. Các nhà nghiên cứu hy vọng cảm biến mới này có thể thay đổi điều đó bằng cách lắp vào mạng lưới thần kinh, vì nó cũng hoạt động giống như một khớp thần kinh trong não. Đặc biệt, giống như hoạt động thần kinh có thể tăng cường hoặc làm suy yếu khớp thần kinh, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng các xung điện cụ thể để điều chỉnh tăng hoặc giảm độ dẫn của cảm biến một chút. Hơn nữa, sau khi xung kết thúc, cảm biến sẽ từ từ trở lại độ dẫn ban đầu trong khoảng 90 giây. Vào thời điểm đó, cảm biến của chúng có thể hoạt động như một loại trí nhớ ngắn hạn. Các nhà nghiên cứu tưởng tượng một ngày nào đó họ có thể sử dụng chất lượng khớp thần kinh nhân tạo như vậy để điều chỉnh và lưu trữ trọng số của mạng lưới thần kinh. Các nhà nghiên cứu nghiên cứu cây Monstera trong phòng thí nghiệm với các cảm biến được dán trên mỗi chiếc lá. Andrew Carr/UT Austin Máy tính thực vật thần kinh Trong nhiều năm, nhóm của Incorvia đã thiết kế các thiết bị không dựa trên lá cây cho các loại điện toán mô phỏng thần kinh này. Họ thường chế tạo các bóng bán dẫn bằng graphene và Nafion, một loại polymer có khả năng dẫn proton tốt. Với một xung dòng điện, các bóng bán dẫn có thể kiểm soát số lượng proton di chuyển bên trong Nafion – và lần lượt, có bao nhiêu electron đi qua kênh graphene. Do đó, thiết bị của họ có thể đảm nhận các trọng lượng khác nhau trong mạng. Maya Borowicz, một sinh viên đến thăm phòng thí nghiệm của Incorvia trong một mùa hè, lưu ý rằng lá cây cũng có thể dẫn proton. Borowicz gợi ý tại sao không hoán đổi Nafion để tạo ra một thiết bị chỉ có một phần lá? “Thực ra chúng tôi đã làm điều đó cách đây vài năm và nó đã thành công, và chúng tôi nghĩ, ‘Điều này thật tuyệt’,” Incorvia nói. Lúc đầu, họ không chắc chắn về cách sử dụng nó. “Chúng tôi chỉ sắp xếp nó thôi.” Nhiều tháng trôi qua trước khi Incorvia gặp Ashley Matheny, một nhà địa chất đang nghiên cứu những cách tốt hơn để theo dõi độ ẩm trong rừng. Incorvia nói: “Qua nói chuyện với cô ấy, tôi nhận ra…thực sự có một đề xuất có giá trị cho việc cần những loại cảm biến này”. Giờ đây, trong công việc của mình, Incorvia và các đồng nghiệp đã chứng minh được một tương lai có thể xảy ra. Họ đã đào tạo một mạng lưới thần kinh tương đối đơn giản được gọi là perceptron một lớp để kiểm tra kết quả đọc của cảm biến và phân loại lá là ngậm nước, bình thường hoặc trong điều kiện khô hạn. Mô hình này chạy trên phần cứng bên ngoài, nhưng các nhà nghiên cứu hy vọng chất lượng của cảm biến như một khớp thần kinh nhân tạo có thể giúp nó chạy các mạng tương tự trên chính thực vật. Incorvia hình dung ra một mạng lưới kết nối các cảm biến gắn trên lá với các cảm biến khác trong đất và nhựa cây. Nông dân có thể sử dụng nó để giám sát cánh đồng của mình trước tình trạng hạn hán do biến đổi khí hậu gây ra; Kiểm lâm có thể nhận được thông tin cập nhật trực tiếp về số lượng lá khô có thể gây cháy. Incorvia nói: “Bạn có thể tưởng tượng một mạng lưới thần kinh của cây cối, nơi chúng ta có thể cảm nhận được khu rừng”.