AI革新显微镜技术：低成本土壤真菌检测新突破

革新传统显微镜：AI赋能低成本土壤检测

美国得克萨斯大学圣安东尼奥分校（UTSA）的研究人员正在研发一种结合人工智能与光学显微镜的技术，旨在提升土壤健康检测的效率与可及性。这项创新或将为全球农业从业者提供更为便捷、经济的土壤分析工具。

该团队成功将低成本光学显微镜与机器学习算法融合，用于识别和量化土壤样本中的真菌含量。这一初步验证性技术已于 7 月 9 日在布拉格举行的戈德施密特会议上展出。

为何关注土壤真菌？

土壤中真菌的数量和种类是衡量土壤健康状况的重要指标。它们在营养循环、水分保持以及促进植物生长方面发挥着关键作用。通过掌握这些信息，农民可以更科学地管理施肥、灌溉与耕作方式，从而提升产量并增强可持续发展能力。

传统方法的局限与新方案的优势

光学显微镜作为最早期的观察工具，长期以来被广泛应用于土壤微生物的研究。而当前一些先进手段如磷脂脂肪酸测试、DNA 分析等虽具备高精度，但往往价格昂贵，且偏重于化学组成，难以全面反映土壤生态系统的生物多样性。

• 成本较高
• 依赖专业设备或技术人员
• 侧重化学成分，忽视生物复杂性

"现有的土壤生物检测方法存在诸多限制，要么需要高端实验室设备，要么依赖专家肉眼判读。" UTSA 研究员 Alec Graves 在会议上指出，"这对普通农户而言并不现实。"

他进一步表示："我们正借助机器学习与光学显微镜打造一套全新的解决方案，不仅降低了人力与技术门槛，还能呈现更全面的土壤生物图谱。"

技术原理与应用前景

研究人员构建并测试了一种定制的机器学习模型，专门用于识别土壤中的真菌生物量，并将其集成到图像标记软件中。该软件基于数千张来自得克萨斯州中南部土壤的真菌图像进行训练，兼容市面上常见的低倍显微镜。

"我们的系统通过对土壤样本视频进行逐帧分析，利用神经网络识别并估算真菌菌丝分布。"Graves 解释道，"目前的概念验证已能在稀释样本中准确检测出真菌结构，并估计其总量。"

未来，该团队计划将整套系统整合进一个移动机器人平台，实现采样、成像与分析的一体化流程。他们希望在未来两年内推出可实际部署的原型设备。

科研支撑与后续展望

该项目由 UTSA 水资源研究所所长 Saugata Datta 教授领导推进，相关算法细节预计将在今年晚些时候发表于同行评审期刊。

随着全球对农业可持续性和生态环境保护的关注日益增加，这项技术有望为土壤健康管理带来革命性变化，推动农业向智能化、精细化方向迈进。