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农业中的传统实验室检测速度慢、成本高且复杂

但伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 （UIUC） 的新研究表明，近红外 （NIR-Near Infrared） 光谱与机器学习相结合，正在改变我们分析玉米粒和高粱生物质等原材料的方式，在不牺牲准确性的情况下提供更快、更经济的结果。

在 UIUC 新闻稿中披露的两项开创性研究中，研究人员展示了 NIR 技术如何不仅降低成本，还帮助行业更快地分析关键组件。这项创新可能会对从食品生产到生物燃料的方方面面产生深远影响。

使用 NIR 光谱加速玉米粒分析

“与传统方法相比，NIR 光谱法具有许多优势。它快速、准确且便宜。与实验室分析不同，它不需要使用化学品，因此更具环境可持续性，“伊利诺伊大学农业与生物工程系 （ABE） 助理教授 Mohammed Kamruzzaman 解释说。

在一项研究中，研究人员开发了一种用于分析玉米粒的全球模型，这是谷物加工业的一项重要进步，因为水分和蛋白质含量直接影响营养、加工效率和价格。

由于玉米的种植地差异很大，因此研究小组从阿根廷、巴西、印度、印度尼西亚、塞尔维亚、突尼斯和美国等七个国家收集了样本，以确保他们的模型适用于不同的环境。主要作者 Runyu Zheng 分享道：“我们将梯度提升机与偏最小二乘法回归相结合。这是一种产生准确、可靠结果的新方法。

通过高粱生物质分析促进生物燃料生产

第二项研究的目标是将高粱生物质用于生物燃料——一种可再生且具有成本效益的能源。对其化学成分的快速分析可能会彻底改变专注于生物燃料和作物育种的行业。

主要作者 Md Wadud Ahmed 表示：“我们首先扫描了样品并获得 NIR 光谱作为输出。这就像指纹，对不同的化学成分和结构特性来说是独一无二的。

NIR 的无损、快速和灵活的筛选功能使工业用户能够在不中断生产的情况下分析样品。Kamruzzaman 总结道：“您只需采集样品进行测量，扫描后再返回生产流中即可。

如需进一步阅读，请查看食品化学和生物质与生物能源的原始研究，这些研究由美国能源部高级生物能源和生物制品创新中心资助。

• 第一篇论文：在 PLS 回归中使用梯度提升机优化特征选择，以通过 NIR 光谱预测多国玉米粒中的水分和蛋白质 - PubMed (nih.gov) 。
• 第二篇论文：利用近红外光谱和化学计量学快速、高通量测定高粱（Sorghum bicolor）生物量组成 - ScienceDirect 

这项研究得到了美国能源部的支持，标志着农业和生物能源朝着更高效和可持续的做法迈出了关键一步。