Μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να Γίνει Ένας Ιστορίων των Φυτών για να Βοηθήσει στη Τροφή του Κόσμου;

Με τη δύναμη της Τεχνητής Νοημοσύνης και των μεγάλων δεδομένων, οι επιστήμονες προχωρούν σε συναρπαστικά νέα μέτωπα στον αποκωδικοποίηση του σύνθετου κόσμου των γονιδιωμάτων των φυτών για την επόμενη γενιά της εξατομικευμένης καλλιέργειας φυτών που θα μπορούσε να επανακαθορίσει την ασφάλεια των τροφίμων και την προσαρμογή στην κλιματική αλλαγή.

Ένα στάχυς σίτου, ένα καλάμι ζάχαρης. Για τους περισσότερους από εμάς, αυτά είναι απλά τα сыρια των αγαπημένων μας τροφίμων – αλλά για τους επιστήμονες, αντιπροσωπεύουν ένα σύνθετο παζλ που, όταν λυθεί, θα μπορούσε να αποκρυπτογραφήσει μυστικά που θα επιτρέψουν να καλλιεργηθούν περισσότερα τρόφιμα με λιγότερες επιζήμιες επιπτώσεις στη γη, να αναπτύξουν νέες πηγές βιοκαυσίμων σε κλίμακα και να βοηθήσουν τους ανθρώπους να ζήσουν περισσότερο και υγιέστερα. Αυτά τα μυστικά είναι κλειδωμένα στο γονιδίωμα των φυτών – και με τα προηγμένα εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης, οι επιστήμονες αρχίζουν να ανακαλύπτουν τα μυστικά που κρύβουν αυτά τα γονίδια.

Η ικανότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης να αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων ανοίγει την πόρτα για την επίλυση των προκλήσεων της καλύτερης κατανόησης των γονιδιωμάτων των φυτών. Αυτή η κατανόηση της αλληλεπίδρασης μεταξύ των γενετικών στοιχείων που υπάρχουν στα φυτά και των διαφόρων λειτουργιών μπορεί να βοηθήσει τους ερευνητές να αναπτύξουν πιο ανθεκτικές ποικιλίες φυτών, επιτρέποντάς τους να αντιμετωπίσουν καλύτερα τις βιοτικές και αβιοτικές πιέσεις, όπως οι περιβαλλοντικές προκλήσεις, οι επιθέσεις εντόμων και η αντοχή στα ζιζανιοκτόνα.

Τα γονιδιώματα των φυτών – ακόμη και των “απλών” φυτών, όπως η ζάχαρη – είναι σημαντικά μεγαλύτερα από τα γονιδιώματα των ανθρώπων ή των ζώων, έχοντας εξελιχθεί κατά τη διάρκεια ενός πολύ μεγαλύτερου χρονικού διαστήματος από άλλες μορφές ζωής. Τα φυτά είναι πολυπλοειδή – όπου τα γονίδια ή ολόκληρα τα γονιδιώματα είναι διπλωμένα – και η κατανόηση της αλληλεπίδρασης μεταξύ των γονιδίων και των αλλήλων από διάφορες πλοϊδίες είναι μια πρόκληση, καθώς κάποιες από τις πλοϊδίες θα μπορούσαν να αντιπροσωπεύουν ορφανά γονίδια παλαιότερων ποικιλιών φυτών που δεν είναι απαραίτητα ενεργά τώρα.

Οι ερευνητές στοχεύουν να αναγνωρίσουν đơnές νουκλεοτιδικές πολυμορφίες (κοινές ακολουθίες DNA), τις οποίες μπορούν να χρησιμοποιήσουν για να κατανοήσουν πώς λειτουργούν τα φυτά και αλληλεπιδρούν με το περιβάλλον. Όταν αυτό επιτευχθεί, οι ερευνητές μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα τη λειτουργία κάθε γονιδιού – και να χρησιμοποιήσουν αυτή την πληροφορία για να αναπτύξουν φυτά που μπορούν να προσαρμοστούν στις ανθρώπινες ανάγκες. Έτσι, αν οι ερευνητές ήθελαν να αναπτύξουν μια ποικιλία σίτου που θα μπορούσε να καλλιεργηθεί σε πιο ξηρές περιοχές, θα προσπαθούσαν να αναγνωρίσουν γονίδια στο σίτο που θα μπορούσαν να επιτρέψουν την πλήρη ανάπτυξη παρά την έλλειψη νερού. Δεν είναι πιθανό όλα τα δείγματα να φέρουν αυτό το γονίδιο, καθώς θα μπορούσε να είναι ένα ορφανό και τώρα νεκρό γονίδιο που ήταν μέρος ενός πολυπλοειδούς γονιδιώματος. Η μηχανική μάθηση θα μπορούσε να αναλύσει το γονίδιο και την αλληλεπίδρασή του με το περιβάλλον, παρέχοντας ενδείξεις για την ανεκμετάλλευτη γενετική δυνατότητα για την επίτευξη αυτού του στόχου μέσω στρατηγικών αναπαραγωγής που σχεδιάζονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη.

Хотя αυτή η έρευνα θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την χειραγώγηση των ποικιλιών φυτών, αυτή η γενετική μηχανική είναι μακράν όχι ο único τρόπος για τους ερευνητές να αναπτύξουν ποικιλίες καλλιεργειών που έχουν τις επιθυμητές ιδιότητες. Οι άνθρωποι έχουν αναπαράγει ποικιλίες καλλιεργειών για χιλιάδες χρόνια. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να είναι χρήσιμη και εδώ – αναγνωρίζοντας ποικιλίες για την επιλογή αναπαραγωγής που έχουν τη μεγαλύτερη συμβατότητα και είναι πιο πιθανό να δώσουν τα επιθυμητά αποτελέσματα.

Επιπλέον, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης θα μπορούσαν να βοηθήσουν στην πρόβλεψη ποια μέθοδος αναπαραγωγής – υβριδισμός, ευρεία αναπαραγωγή, διπλοποίηση χρωμοσωμάτων – θα είναι η πιο αποτελεσματική. Με την εν-depth γενετική πληροφορία για τα φυτά στο χέρι, οι ερευνητές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη μηχανική μάθηση για να ταιριάξουν τα γονίδια με το βέλτιστο περιβάλλον στο οποίο είναι πιο πιθανό να ευδοκιμήσουν. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε καλλιέργειες που μπορούν να αντέξουν μια παρατεταμένη περίοδο ανάπτυξης ή τη φύτευση καλλιεργειών σε περιοχές που δεν θα μπορούσαν να τις συντηρήσουν πριν, αυξάνοντας έτσι την τροφική προμήθεια για έναν όλο και πιο πλήθη – και πεινασμένο – κόσμο. Οι ποικιλίες που θα είναι πιο ανθεκτικές θα μπορούσαν να αναπτυχθούν – πιο ικανές να αντισταθούν στις επιπτώσεις της κλιματικής αλλαγής ή να αναπτυχθούν ακόμη και σε περιοχές όπου η αστικοποίηση ή η ερημοποίηση έχει εγκατασταθεί.

Η γενετική πληροφορία των φυτών θα μπορούσε επίσης να χρησιμοποιηθεί για να βοηθήσει στην αναπαραγωγή ποικιλιών καλλιεργειών που είναι πιο ανθεκτικές σε συγκεκριμένα έντομα ή ασθένειες. Η μηχανική μάθηση θα μπορούσε να αναγνωρίσει τα χαρακτηριστικά των φυτών που είναι πιο ελκυστικά για τα έντομα ή τα ζιζάνια – οσμή, χρώμα κ.λπ. – και να επιτρέψει στους ερευνητές να αναπτύξουν γονίδια που θα μειώσουν την ελκυστικότητα αυτών των φυτών στα έντομα. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει στη μείωση της χρήσης ζιζανιοκτόνων, την ανάπτυξη πιο φιλικών προς το περιβάλλον ζιζανιοκτόνων που σχεδιάζονται για συγκεκριμένα φυτά σε συγκεκριμένες περιοχές ή ακόμη και σε μεμονωμένες φάρμες – ένα είδος “προσωποποιημένης γεωργίας” που είναι ασφαλέστερη, καθαρότερη και πιο πράσινη.

Πριν από τις τρέχουσες ικανότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης, η αναγνώριση των γονιδιωμάτων των φυτών ήταν σχεδόν αδύνατη – αλλά τώρα που έχουν αναγνωριστεί, η κατανόηση του πώς λειτουργούν είναι αδύνατη χωρίς προηγμένα τεχνολογικά εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης όπως η μηχανική μάθηση. Με τα εργαλεία που είναι τώρα διαθέσιμα, οι ερευνητές θα μπορέσουν να κατανοήσουν καλύτερα τα φυτά και να αναπτύξουν νέες και καλύτερες μεθόδους για να βοηθήσουν τα φυτά να ευδοκιμήσουν αντιμετωπίζοντας τις περιβαλλοντικές αλλαγές, την ρύπανση, την αστικοποίηση και άλλα ζητήματα που επηρεάζουν την ανάπτυξη και την ποιότητα των φυτών. Με την προηγμένη μηχανική μάθηση, οι ερευνητές θα μπορέσουν να ξεμπερδέψουν τα μυστικά που κρύβουν τα φυτά – και να χρησιμοποιήσουν αυτά τα μυστικά για να δημιουργήσουν ένα καλύτερο μέλλον για την ανθρωπότητα.