美国能源部橡树岭国家实验室（ORNL）近日发布一套自动化根系成像机器人平台，用于快速获取植物根系在土壤中的生长与功能信息，并生成可供人工智能处理的数据，以支持耐逆境作物在新燃料、化学品和材料等方向的研发。

该平台为ORNL先进植物表型实验室（APPL）补齐了地下成像能力。APPL此前已通过自动化设施与高分辨率摄像头对植物地上性状进行快速评估；新增的根系成像系统将地下数据与地上性状数据结合，研究人员可据此更快分析根系形态与功能同地上生产力及耐逆性之间的关系。ORNL表示，APPL目前能够在不干扰植物的情况下，对土壤中生长的根系进行重复成像。

ORNL介绍，APPL产生的大规模数据将通过人工智能，并借助橡树岭领导计算设施（美国能源部科学办公室用户设施）中的“前沿”（Frontier）百亿亿次超级计算机进行分析。该能力也被用于支持能源部“创世纪使命”（Genesis Mission）提出的以人工智能创新加速科学发展的目标。

在根系观测方面，ORNL指出，根系调节水分与养分吸收、应激反应以及与土壤环境的相互作用，但传统根系研究往往依赖侵入性、劳动密集的采样方式，难以获得连续的实时信息。为提升数据获取效率，APPL团队开发了基于“根箱”的机器人平台：根箱为透明扁平容器，内部为土壤与植物，并配有可滑动盖板以遮光。

当根箱进入APPL成像舱后，机器人会自动移除盖板，使用高分辨率彩色摄像头与近红外摄像头对根系环境进行成像。系统可在实验期间全天候自动运行，并随植物生长持续生成数据，包括根长与直径、养分与矿物质吸收、根系及周围土壤含水量等性状信息。

能源部生物能源创新中心主任、ORNL企业研究员杰里·塔斯坎（Jerry Tuskan）表示，借助增强后的APPL能力，研究人员首次能够在同一株植物上跨多种模式关联地上与地下表现，例如将地上光合作用功能与地下水分吸收联系起来，以建立植物解剖结构与地上、地下功能之间的对应关系。

ORNL披露的系统参数显示，该根系成像与分析平台具备超过500个根箱容量，单个根箱可视窗口为30×40厘米；根箱角度可调以促进根系可视生长；浇水深度可在顶部、中部和底部之间变化；成像由机器人全天候控制；彩色高分辨率相机用于结构性根系测量，近红外高分辨率相机用于成像水分吸收等生理数据；每周可收集根系与地上部分合计最高约1TB数据，并配套人工智能辅助分析。

塔斯坎补充称，地下成像系统提供了田间条件下通常难以获得的时间序列视角。在APPL中，研究人员可通过自动采样方式持续获取数据，同时保持植物及其根系完整，以便后续研究。系统的可变浇水深度也可用于模拟不同生长情景，例如从下方浇水可模拟地下水位升高时植物从地下吸水的情况，从上方浇水则用于模拟水分在土壤中的渗透过程。

ORNL高级科学家拉里·约克（Larry York）表示，自动化、先进成像与人工智能的结合，使研究人员能够更快回答植物在根系与地上部分之间如何分配投入等基础问题，并在不同植物基因型与土壤处理条件下开展对比研究，包括植物如何应对干旱、哪些根系特征支持有益土壤微生物定殖等。

ORNL杰出科学家梅兰妮·梅耶斯（Melanie Mayes）指出，植物生长受根系活动影响，但现阶段对根系的观测能力有限，往往只能获得“时间快照”。她表示，APPL的能力有助于更深入理解植物如何吸收水分与养分，以及植物作为关键矿物“超富集体”的相关过程。ORNL还称，该平台可通过使用来自特定田间地点采集的土壤开展实验，以帮助研究人员更好理解土壤孔隙结构对水分、空气与养分储存和传输能力的影响。

在项目应用方面，ORNL表示，APPL的能力正被用于多机构能源部项目OPAL（Orchestrated Platform for Autonomous Laboratories）。该项目利用人工智能、机器人技术、自动化设施与统一数据平台，在四个国家实验室构建互联的自学习实验室网络，以加速生物技术突破。ORNL称，APPL与OPAL的方向与“创世纪使命”一致，旨在开发连接全国超级计算机、实验设施、人工智能系统与独特数据集的综合发现平台，并提出在十年内使美国科研与创新的生产力及影响力翻倍的目标。