¿Puede la IA convertirse en un susurro de plantas para ayudar a alimentar al mundo?

Con el poder de la IA y los grandes datos, los científicos están persiguiendo nuevas y emocionantes fronteras en la decodificación del complejo mundo de los genomas de las plantas para la cría de plantas personalizadas de próxima generación que podría revolucionar la seguridad alimentaria y la adaptación al cambio climático.

Un tallo de trigo, un cañón de azúcar. Para la mayoría de nosotros, estos son simplemente los materiales brutos de algunos de nuestros alimentos favoritos, pero para los científicos, representan un rompecabezas complicado que, una vez resuelto, podría desbloquear secretos que podrían permitirnos cultivar más alimentos con menos efectos nocivos en la tierra, criar nuevas fuentes de biocombustible a gran escala y ayudar a las personas a vivir vidas más largas y saludables. Esos secretos están bloqueados en el genoma de las plantas, y con herramientas de IA avanzadas, los científicos están comenzando a descubrir los secretos que estos genes contienen.

La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos abre la puerta a resolver los desafíos de una mejor comprensión de los genomas de las plantas. Esta comprensión de la interacción entre los elementos genéticos presentes en las plantas y las diferentes funcionalidades puede ayudar a los investigadores a desarrollar cepas de plantas más resistentes, lo que les permite superar mejor los estrés bióticos y abióticos, como los desafíos ambientales como los patrones climáticos cambiantes, la infestación de plagas y la resistencia a los pesticidas.

Los genomas de las plantas, incluso de plantas “simples”, como la caña de azúcar, son significativamente más grandes que los genomas humanos o animales, y han evolucionado durante un período mucho más extendido que otras formas de vida. Las plantas son poliploides, donde los genes o genomas enteros se duplican, y capturar las interacciones entre genes y alelos de diferentes ploidias es un desafío, ya que algunas de las ploidias podrían representar genes huérfanos de cepas de plantas más antiguas que no necesariamente están activas ahora.

Los investigadores apuntan a identificar polimorfismos de un solo nucleótido (secuencias de ADN comunes), que pueden utilizar para comprender cómo funcionan las plantas y interactúan con el medio ambiente. Una vez que se logre esto, los investigadores pueden comprender mejor la función de cada gen, y utilizar esa información para criar plantas que se puedan adaptar a las necesidades humanas. Así, si los investigadores quisieran desarrollar una cepa de trigo que se pueda cultivar en áreas más áridas, intentarían identificar genes en el trigo que permitan un crecimiento completo a pesar de la falta de agua. No todos los ejemplares probablemente llevarán este gen, ya que podría ser un gen huérfano y actualmente dormante que fue parte de un genoma poliploide. El aprendizaje automático podría analizar el gen y su interacción con el medio ambiente, proporcionando indicaciones de potencial genético no aprovechado para lograr ese objetivo a través de estrategias de cría diseñadas por la IA.

Si bien esta investigación podría usarse para manipular cepas de plantas, la ingeniería genética está lejos de ser la única forma en que los investigadores pueden desarrollar cepas de cultivos que tengan las cualidades deseables. Los humanos han estado cruzando cepas de cultivos durante milenios. La IA puede ser útil aquí también, identificando cepas para la selección de cría que tengan la mayor compatibilidad y sean más propensas a producir los resultados deseados.

Además, los sistemas de IA podrían ayudar a predecir qué método de cría, hibridación, cruce amplio, duplicación de cromosomas, será el más efectivo. Con información genética profunda sobre las plantas a mano, los investigadores pueden utilizar el aprendizaje automático para emparejar genes con los entornos óptimos en los que es más probable que prosperen. Esto podría resultar en cultivos que puedan soportar una temporada de crecimiento extendida o la siembra de cultivos en áreas que no podrían sostenerlos antes, aumentando así el suministro de alimentos para un mundo cada vez más poblado y hambriento. Se podrían desarrollar cepas más resistentes, más capaces de resistir los estragos del cambio climático o crecer incluso en áreas donde la urbanización o la desertificación se ha establecido.

La información genética de las plantas también se podría utilizar para ayudar a criar cepas de cultivos que sean más resistentes a plagas o enfermedades específicas. El aprendizaje automático podría identificar los rasgos de las plantas que son más atractivos para los insectos o plagas, como el olor, el color, etc., y permitir a los investigadores desarrollar genes que reduzcan el atractivo de estas plantas para las plagas. Esto podría resultar en la reducción del uso de pesticidas, el desarrollo de pesticidas más respetuosos con el medio ambiente diseñados para plantas específicas en regiones específicas, o incluso granjas individuales, un tipo de “agricultura personalizada” que es más segura, más limpia y más verde.

Antes de las capacidades actuales de la IA, identificar los genomas de las plantas era casi imposible, pero ahora que han sido identificados, comprender cómo funcionan es imposible sin tecnologías de IA avanzadas como el aprendizaje automático. Con las herramientas que ahora están disponibles, los investigadores podrán comprender mejor las plantas y desarrollar nuevos y mejores métodos para ayudar a las plantas a prosperar frente a los cambios ambientales, la contaminación, la urbanización y otros problemas que afectan el crecimiento y la calidad de las plantas. Con el aprendizaje automático avanzado, los investigadores podrán desentrañar los misterios que las plantas contienen, y utilizar esos secretos para crear un futuro mejor para la humanidad.