Des chercheurs américains ont mis au point un « robot ver » qui rampe sous le sol pour cartographier la qualité du sol d'un champ. Le robot mesure, entre autres, l'humidité, la température et cartographie les micro-organismes.
L'appareil mesure trente à soixante centimètres de long. L'avant fonctionne comme une tarière dans le sol et ameublit le sol. Le dos suit avec des mouvements péristaltiques, comme un vrai ver de terre. La force nécessaire pour percer renseigne sur la densité du sol. Les fibres de verre optiques visualisent les racines et surveillent la vie du sol, comme les nématodes et les champignons. Des capteurs enregistrent la quantité de carbone libérée par les racines et mesurent la température et l'humidité.
"Cela nous permet de déterminer approximativement quels produits chimiques et organismes se trouvent dans et autour des racines", a déclaré le chercheur Robert Shepherd de l'Université Cornell à Ithaca, New York. 'Ouverture de cette boîte noire des interactions entre la plante et le sol est vraiment une nouvelle frontière qui est repoussée en biologie végétale."
Le robot est testé dans un champ de maïs, montant et descendant le sol dans chaque rangée. Les données ne peuvent pas être lues directement, car le sol est un mauvais conducteur pour les ondes radio. C'est pourquoi toutes les données sont d'abord stockées dans le ver robot lui-même, puis analysées au-dessus du sol en laboratoire. Les données collectées aident à prédire la récolte et à déterminer la tolérance au stress de la culture, par exemple à la chaleur ou à la salinité du sol.
De plus, le robot étudiera comment les plantes réagissent au changement climatique. Shepherd :« Mesurer la croissance des racines en combinaison avec des facteurs environnementaux peut donner un aperçu des réponses de la plante à des facteurs externes tels que la sécheresse ».
«Nous pouvons combiner les connaissances sur la croissance des racines, les caractéristiques du sol, les micro-organismes et l'eau avec des données sur la situation au-dessus du sol. A terme, cela permet de mieux prédire le rendement céréalier et la sécurité des récoltes ».
