Kann KI zu einem Pflanzenflüsterer werden, um der Welt zu helfen?

Mit der Kraft von KI und Big Data verfolgen Wissenschaftler spannende neue Grenzen bei der Entschlüsselung der komplexen Welt der Pflanzengenome für die nächste Generation der maßgeschneiderten Pflanzenzüchtung, die die Nahrungsmittelsicherheit und die Anpassung an den Klimawandel revolutionieren könnte.

Ein Halm Weizen, ein Stängel Zuckerrohr. Für die meisten von uns sind dies einfach 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, neue Biokraftstoffquellen im großen Maßstab zu züchten und den Menschen ein längerer und gesünderes Leben zu ermöglichen. Diese Geheimnisse sind in den Genomen der Pflanzen gespeichert – und mit fortschrittlichen KI-Tools beginnen Wissenschaftler, die Geheimnisse zu entdecken, die diese Gene bergen.

Die Fähigkeit von KI, riesige Mengen an Daten zu analysieren, öffnet die Tür, um die Herausforderungen eines besseren Verständnisses der Pflanzengenome zu lösen. Dieses Verständnis der Wechselwirkung zwischen den genetischen Elementen in Pflanzen und verschiedenen Funktionalitäten kann Forschern helfen, widerstandsfähigere Pflanzensorten zu entwickeln, die besser in der Lage sind, biotische und abiotische Stressfaktoren wie Umweltprobleme, Schädlingsbefall und Pestizidresistenz zu überwinden.

Pflanzengenome – sogar von “einfachen” Pflanzen, wie Zuckerrohr – sind erheblich größer als menschliche oder tierische Genome, die über einen viel längeren Zeitraum als andere Lebensformen evolviert sind. Pflanzen sind polyploid – wo Gene oder ganze Genome dupliziert werden – und die Erfassung der Wechselwirkungen zwischen Genen und Allelen aus verschiedenen Ploidien ist eine Herausforderung, da einige der Ploidien orphan-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 sind. Wenn Forscher beispielsweise eine Weizensorte entwickeln möchten, die in trockeneren Gebieten angebaut werden kann, würden sie versuchen, Gene im Weizen zu identifizieren, die es ermöglichen, trotz Wassermangels vollständig zu wachsen. Nicht alle Proben werden wahrscheinlich dieses Gen tragen, da es sich um ein Waisen-Gen handeln könnte, das Teil eines polyploiden Genoms ist und derzeit inaktiv ist. Machine Learning 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 genetische Manipulation weit entfernt von der einzigen Möglichkeit für Forscher, Sorten von Nutzpflanzen zu entwickeln, die die gewünschten Eigenschaften aufweisen. Menschen haben seit Jahrtausenden Nutzpflanzen gekreuzt. KI kann hierbei helfen, Sorten für die Züchtungsauswahl zu identifizieren, die die höchste Kompatibilität aufweisen und am wahrscheinlichsten die gewünschten Ergebnisse liefern.

Darüber hinaus könnten KI-Systeme helfen, vorherzusagen, welche Züchtungsmethode – Hybridisierung, weitreichende Kreuzung, Chromosomendoppelung – am effektivsten sein wird. Mit umfassenden genetischen Informationen über Pflanzen können Forscher mithilfe von Machine Learning Gene mit den optimalen Umgebungen abgleichen, 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. Sorten, die widerstandsfähiger sind, 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. Machine Learning 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 Attraktivität dieser Pflanzen für Schädlinge verringern. Dies könnte zu einer Verringerung des Pestizideinsatzes führen, umweltfreundlichere Pestizide zu entwickeln, die für bestimmte Pflanzen in bestimmten Regionen oder sogar für einzelne Farmen konzipiert sind – 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 Machine Learning 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 bei Umweltveränderungen, Verschmutzung, Urbanisierung und anderen Problemen, die das Pflanzenwachstum und die -qualität beeinträchtigen, zu helfen. Mit fortschrittlichem Machine Learning werden Forscher in der Lage sein, die Geheimnisse zu entschlüsseln, die Pflanzen bergen – und diese Geheimnisse nutzen, um eine bessere Zukunft für die Menschheit zu schaffen.