美国得克萨斯大学圣安东尼奥分校（UTSA）研究人员开发了一种基于AI的低成本显微镜系统，用于快速检测土壤真菌，助力土壤健康评估。该技术结合机器学习与光学显微镜，通过分析土壤样本视频和图像识别真菌生物量，已在7月9日布拉格戈德施密特会议上展示。研究负责人亚历克・格雷夫斯表示，这一方法可降低传统检测成本，减少对专家依赖，并提供更全面的土壤生物学数据。团队计划未来两年内将技术整合至移动机器人平台，实现从采样到分析的一体化设备。该研究由UTSA教授萨加塔・达塔领导，详细算法预计今年晚些时候发表于同行评审期刊。