研究チームは、水不足の状態に置かれたり、茎や枝をカットされたトマトやタバコの木が発した音のシグナルをマイクを使用して録音した。
まず防音室で録音が行われ、その後、温室で実施された。そして録音したデータを機械学習のアルゴリズムに入力し、ストレスを受けている植物を区別できるようにした。水不足の状態に置かれた植物は、明らかに水分を失う前に音を出し始め、音を発する頻度は水不足になってから5日後にピークに達し、植物が完全に乾燥すると再び減少した。植物が出す音はストレスの原因によって異なるという。ニューラルネットワークは、水不足と茎のカットによるストレスを正確に区別したほか、トマトとタバコの木のどちらの植物から信号が発信されているかも特定した。
音そのものは、何かを打つ音または短くて鋭い音のようなものだという。音の正確なメカニズムは明らかにされなかったが、研究チームは、植物の内部における気泡の発生と破裂に関係している可能性があると考えている。
なお、これらの音の周波数は人間の耳には聞こえない高さであることがわかったが、昆虫や一部の哺乳類などには音が聞こえている可能性が高いという。
関連ニュース