AI-agent versnelt zoektocht naar planten die metalen uit bodem halen

De Verenigde Staten zijn voor veel grondstoffen in smartphones, batterijen en chips afhankelijk van het buitenland. Onderzoekers van het Oak Ridge National Laboratory (ORNL) zoeken daarom naar een alternatief dat niet uit een mijnschacht komt, maar van het land: planten die metalen als een spons opzuigen. Die aanpak heet fytomijnbouw. Gewassen nemen tijdens hun groei metalen op uit de bodem, waarna de oogst wordt verwerkt om de grondstoffen terug te winnen.

Voor dit onderzoek bouwde ORNL een agentic AI-systeem, een 'co-scientist' die niet slechts vragen beantwoordt maar zelfstandig experimenten plant, code schrijft, resultaten analyseert en vervolgstappen voorstelt aan menselijke onderzoekers. Het systeem draait op Frontier, een van de snelste supercomputers ter wereld, en maakt deel uit van OPAL, een samenwerking tussen vier Amerikaanse nationale laboratoria binnen de bredere Genesis Mission van het Amerikaanse ministerie van Energie.

Pennykruid als proefkonijn

De onderzoekers testten twaalf variëteiten van het pennykruid, een snelgroeiende plant uit dezelfde familie als bekende nikkelopnemers. In totaal groeiden 360 planten in bodems met wisselende nikkelconcentraties. Nikkel is onmisbaar voor lithium-ionbatterijen, roestvrij staal en superlegeringen in straalmotoren, en valt onder de kritieke mineralen waar westerse landen minder afhankelijk van buitenlandse import willen worden.

Via een geautomatiseerde faciliteit reisden de planten dag en nacht langs camera's die kleine veranderingen in bladkleur, groei en stressreacties vastlegden: een vorm van fenotypering. Dat leverde meer dan 24.000 losse waarnemingen op over hoe elke plant reageerde op toenemende nikkelconcentraties.

Van maanden handwerk naar minuten AI

Normaal gesproken kost het analyseren van zo'n dataset honderden uren. Twee onderzoekers hadden zes uur nodig om met de hand slechts tien plantkenmerken van één meetmoment te noteren. De AI-agent doorzocht dezelfde hoeveelheid data, en veel meer, in minder dan een minuut. Het systeem wees zelf de meest nikkeltolerante plantvariëteiten aan, signaleerde welke planten het best tegen stress konden en herkende vroege kenmerken die voorspelden welke planten uiteindelijk het meeste nikkel zouden opnemen. Ook merkte de AI afwijkingen in de proef op en waarschuwde onderzoekers voordat er tijd verloren ging.

Volgens hoofdonderzoeker David Weston verandert dit soort automatisering het lab van een plek waar je aan het eind van een experiment één meetresultaat krijgt, naar een omgeving die continu leert terwijl het experiment loopt. Dat past bij het concept van een zelfsturend laboratorium, waarin AI en robotica experimenten sneller laten draaien dan mensen alleen zouden kunnen. Fytomijnbouw is vooral kansrijk in gebieden met grote, laagwaardige metaalvoorraden die niet geschikt zijn voor gewone mijnbouw of voedselteelt, zoals verlaten industrieterreinen en warmere regio's waar planten snel groeien.