Kann KI zu einem Pflanzenflüsterer werden, um die Welt zu ernähren?

Mit der Macht von KI und Big Data verfolgen Wissenschaftler aufregende neue Grenzen bei der Entschlüsselung der komplexen Welt von Pflanzengenomen für die nächste Generation von maßgeschneidertem Pflanzenzüchten, das die Nahrungsmittelversorgung und die Anpassung an den Klimawandel revolutionieren könnte.

Ein Halm Weizen, ein Stengel Zuckerrohr. Für die meisten von uns sind dies nur die Rohstoffe einiger unserer Lieblingsgerichte – aber für Wissenschaftler stellen sie ein kompliziertes Puzzle dar, das, wenn es gelöst wird, Geheimnisse freisetzen könnte, die es uns ermöglichen, mehr Nahrungsmittel mit weniger schädlichen Auswirkungen auf die Erde anzubauen, maßgeschneiderte Biokraftstoffquellen im großen Maßstab zu züchten und Menschen ein längerer und gesünderes Leben zu ermöglichen. Diese Geheimnisse sind in den Genomen von Pflanzen verschlossen – und mit fortschrittlichen KI-Tools beginnen Wissenschaftler, die Geheimnisse zu entdecken, die diese Gene bergen.

Die Fähigkeit von KI, große Mengen an Daten zu analysieren, öffnet die Tür, um die Herausforderungen eines besseren Verständnisses von Pflanzengenomen zu meistern. Dieses Verständnis der Wechselwirkung zwischen den genetischen Elementen in Pflanzen und verschiedenen Funktionen kann Forschern helfen, widerstandsfähigere Pflanzensorten zu entwickeln, die besser biotische und abiotische Stresse wie Umweltprobleme wie veränderte Klimamuster, Schädlingsbefall und Pestizidresistenz überwinden können.

Pflanzengenome – sogar von “einfachen” Pflanzen, wie Zuckerrohr – sind erheblich größer als menschliche oder tierische Genome, die über einen viel längeren Zeitraum evolviert sind als andere Formen des Lebens. Pflanzen sind polyploid – wo Gene oder ganze Genome dupliziert werden – und die Erfassung von Wechselwirkungen zwischen Genen und Allelen aus verschiedenen Ploidien ist eine Herausforderung, da einige der Ploidien verwaiste Gene älterer Pflanzensorten darstellen könnten, die nicht unbedingt aktiv sind.

Forscher zielen darauf ab, einzelne Nukleotidpolymorphismen (gemeinsame DNA-Sequenzen) zu identifizieren, die sie verwenden können, um zu verstehen, wie Pflanzen funktionieren und mit der Umwelt interagieren. Sobald dies erreicht ist, können Forscher besser verstehen, welche Funktion jedes Gens hat – und diese Informationen verwenden, um Pflanzen zu züchten, die an menschliche Bedürfnisse angepasst werden können. Wenn Forscher beispielsweise eine Weizensorte entwickeln wollten, die in trockeneren Gebieten angebaut werden kann, würden sie versuchen, Gene in Weizen zu identifizieren, die es ermöglichen, trotz Wassermangels voll zu wachsen. Nicht alle Proben werden wahrscheinlich dieses Gen tragen, da es ein verwaistes und derzeit dormantes Gen sein könnte, das Teil eines polyploiden Genoms war. Maschinelles Lernen könnte das Gen und seine Wechselwirkung mit der Umwelt analysieren und Hinweise auf ungenutztes genetisches Potenzial für die Erreichung dieses Ziels durch KI-gestaltete Züchtungsstrategien liefern.

Während diese Forschung verwendet werden könnte, um Pflanzensorten zu manipulieren, ist diese genetische Veränderung weit entfernt von der einzigen Möglichkeit für Forscher, Sorten von Nutzpflanzen zu entwickeln, die die gewünschten Eigenschaften aufweisen. Menschen haben seit Jahrtausenden Sorten von Nutzpflanzen gekreuzt. KI kann hierbei helfen, indem sie Sorten für die Züchtungsauswahl identifiziert, die die höchste Kompatibilität aufweisen und am wahrscheinlichsten die gewünschten Ergebnisse liefern.

Darüber hinaus könnten KI-Systeme helfen, vorherzusagen, welche Züchtungsmethode – Hybridisierung, weite Kreuzung, Chromosomendoppelung – am effektivsten sein wird. Mit umfassenden genetischen Informationen über Pflanzen können Forscher maschinelles Lernen verwenden, um Gene mit den optimalen Umgebungen zu kombinieren, in denen sie am wahrscheinlichsten gedeihen. Dies könnte zu Nutzpflanzen führen, die eine verlängerte Wachstumsperiode überstehen oder in Gebieten angebaut werden können, die sie zuvor nicht tragen konnten, und so die Nahrungsmittelversorgung für eine wachsende und hungrige Welt erhöhen. Widerstandsfähigere Sorten könnten entwickelt werden – besser in der Lage, den Auswirkungen des Klimawandels zu widerstehen oder sogar in Gebieten zu wachsen, in denen Urbanisierung oder Desertifizierung eingesetzt hat.

Pflanzengenetische Informationen könnten auch verwendet werden, um Sorten von Nutzpflanzen zu züchten, die resistenter gegen bestimmte Schädlinge oder Krankheiten sind. Maschinelles Lernen könnte die Merkmale von Pflanzen identifizieren, die am attraktivsten für Insekten oder Schädlinge sind – Geruch, Farbe usw. – und Forschern ermöglichen, Gene zu entwickeln, die die Anziehungskraft dieser Pflanzen auf Schädlinge verringern. Dies könnte zu einer Verringerung des Pestizideinsatzes, der Entwicklung umweltfreundlicherer Pestizide, die für bestimmte Pflanzen in bestimmten Regionen oder sogar einzelne Farmen konzipiert sind, führen – eine Art “personalisierte Landwirtschaft”, die sicherer, sauberer und grüner ist.

Bevor die aktuellen Fähigkeiten von KI verfügbar waren, war die Identifizierung von Pflanzengenomen nahezu unmöglich – aber jetzt, da sie identifiziert wurden, ist es ohne fortschrittliche KI-Technologien wie maschinelles Lernen unmöglich, zu verstehen, wie sie funktionieren. Mit den jetzt verfügbaren Tools werden Forscher in der Lage sein, Pflanzen besser zu verstehen und neue und bessere Methoden zu entwickeln, um Pflanzen in der face von Umweltveränderungen, Verschmutzung, Urbanisierung und anderen Problemen, die das Pflanzenwachstum und die Qualität beeinflussen, zu unterstützen. Mit fortschrittlichem maschinellem Lernen werden Forscher in der Lage sein, die Geheimnisse zu entschlüsseln, die Pflanzen bergen – und diese Geheimnisse verwenden, um eine bessere Zukunft für die Menschheit zu schaffen.