Plantale Spaltöffnungen spielen eine zentrale Rolle bei der Anpassung an Stressbedingungen, daher müssen wir die Öffnung der Spaltöffnungen messen, um zu verstehen, wie Pflanzen auf biotischen und abiotischen Stress reagieren. Die Messung der Stomata-Öffnung ist jedoch zeitaufwändig und umständlich. Um die Öffnung der Stomata zu messen, schälen wir die Epidermis und betrachten die Spaltöffnungen unter einem Mikroskop.
Dann messen wir manuell die Stomata-Öffnung, was selbst für sehr erfahrene Forscher sehr lange dauert. Wir haben diese Barrieren in Frage gestellt und ein Werkzeug und eine Technik entwickelt, mit der die Stomata-Öffnung in intakten Arabidopsis-Blättern automatisch gemessen werden kann. Wir sind daher fest davon überzeugt, dass das von uns entwickelte Stomata-Messgerät und der Deep-Learning-Algorithmus die funktionelle Analyse der Stomata-Reaktionen auf verschiedene biotische und abiotische Belastungen erleichtern werden, da diese technischen Fortschritte den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Messung der Stomata-Öffnung erheblich reduzieren.