明年春天，康奈尔大学开发的一小群PhytoPatholoBots(PPB)将被部署到美国的四个葡萄育种计划中，以引导全球葡萄和葡萄酒行业进入21世纪。

这些自主机器人将在葡萄园中滚动，利用计算机视觉收集每棵葡萄树生理状态的数据。通过将这些数据与十年的葡萄育种突破相结合，康奈尔大学的研究人员正在改进PPB，以允许育种者和种植者评估他们的葡萄园——逐片实时地评估，直至化学水平。

PPB的推出是在康奈尔大学一个新的四年项目的第一年，该项目由国家食品和农业研究所特种作物研究计划(NIFA-SCRI)提供的全国1000万美元赠款资助，并由大学领导明尼苏达州。

该赠款扩展了NIFA-SCRI之前资助的VitisGen1和2项目，这是一项长达十年的合作，由康奈尔大学领导的科学家组成的国家团队发现了许多控制葡萄藤重要特性的基因，例如抗病性、抗虫性以及水果和葡萄酒质量。有了这些宝贵的新遗传资源，全国的葡萄育种者已经能够在创纪录的时间内将高质量和高抗病性相结合的新品种储备在他们的管道中。

新康奈尔项目的重点是通过结合植物病理学、计算机视觉、人工智能和机器人技术，将VitisGen的基因和技术创新引入葡萄园。这项工作对于鼓励种植者开始广泛种植VitisGen使新的抗病葡萄品种成为可能至关重要。今天种植的几乎所有葡萄品种都极易受到白粉病和霜霉病的影响——在过去的140年里，世界各地的种植者使用多种化学杀菌剂来解决这些问题。

“仅采用这些新品种就有可能将杀虫剂的使用量减少90%，”康奈尔农业科技公司USDA-ARS葡萄遗传学研究部的联合项目主任兼研究植物病理学家LanceCadle-Davidson说。“现在育种者已经将自然抗病性引入即将商业化的品种中，种植者需要更新的指导。”

为了全面制定这一指南，Cadle-Davidson聘请了康奈尔农业技术学院葡萄病理学联合首席研究员兼助理教授KatieGold，以及综合植物科学学院园艺系助理教授应用机器人专家YuJiang。该团队还包括长期担任VitisGen领导者的BruceReisch、综合植物科学学院园艺科植物育种和遗传学教授，以及伊萨卡康奈尔大学生物信息学设施联合主任QiSun的合作者。

专门使用成像光谱检测疾病的Gold将进行田间试验，为VitisGen管道中的新品种设计低投入疾病管理计划。光谱学测量物质如何与光和其他电磁辐射相互作用，不同类型的物质产生不同的光谱特征。传统相机测量可见(RGB)光谱内的光谱特征。但是成像光谱学——最初由美国国家航空航天局(NASA)率先研究太阳系——产生的数据涵盖的电磁辐射范围是人眼可见范围的七倍。

PPB在VitisGen2期间形成，此前Jiang帮助Cadle-Davidson开发了基于AI的模型，使用数字成像检测和量化葡萄上的白粉病和霜霉病，从而加快了在实验室评估数千株幼苗的过程。Jiang使用这些模型来驱动Cadle-Davidson的自动表型RGB显微镜机器人，名为BlackBird。借助BlackBird，Cadle-Davidson的实验室发现他们可以评估的幼苗数量增加了60倍，并且发现人工智能在量化疾病方面也比人类更准确。

对于这个项目，Jiang正在使用成像光谱仪(也称为高光谱传感器)扩大PPB的范围，以将VitisGen实验室调查扩展到葡萄园，并使育种者能够在自然环境中对葡萄藤进行表型分析。Gold还将使用新装备的高光谱PPB或HyperPPB，在化学水平上“观察”植物。她将在现场应用这些数据，在可见症状出现之前检测疾病，并在实验室中开始表征抗病性背后的机制——这最终取决于植物基因构成与其环境之间复杂的相互作用。

“叶子的许多真实变化是在我们看不到的波长中捕获的，这主要对应于化学和生理学，”Gold说。“高光谱真正展示了它在检测和区分疾病抵抗力和感染动力学的多方面、不那么一成不变的方面的能力。”

Jiang希望将PPB机器人系列商业化，以便种植者能够以前所未有的规模监控葡萄园中的疾病以及葡萄藤发育的许多其他方面。他说，这项合作是跨学科研究如何加速下一代农业食品系统设计过程的一个典型例子。

“我们正在帮助育种者瞄准根本性改进，同时使他们能够更快地响应变化，无论是否预测到，”Jiang说。

其中许多不可预测的变化将归因于气候变化，Gold表示这只会增加纽约州的病虫害压力，该州的病虫害压力已经高于美国其他主要葡萄种植区。为了使该州150亿美元的产业蓬勃发展，种植者必须采用新的抗病品种和精确的管理方法。

“在整个VitisGen中，超过65名合作研究人员在技术前沿进行了合作，”Cadle-Davidson说。“但与Katie和Yu带来的东西相比，我曾经认为最前沿的东西是微不足道的。我们现在所能取得的成就将是如此令人兴奋、强大并且可能是革命性的。”