L’intelligenza artificiale può diventare un sussurratore di piante per aiutare a nutrire il mondo?

Con la potenza dell’intelligenza artificiale e dei big data, gli scienziati stanno perseguendo nuove entusiasmanti frontiere nella decodifica del complesso mondo dei genomi vegetali per la selezione vegetale personalizzata di nuova generazione che potrebbe rivoluzionare la sicurezza alimentare e l’adattamento ai cambiamenti climatici.

Una spiga di grano, una canna di zucchero. Per la maggior parte di noi, queste sono semplicemente le materie prime di alcuni dei nostri cibi preferiti, ma per gli scienziati rappresentano un puzzle complicato che, una volta risolto, potrebbe svelare segreti che potrebbero permetterci di coltivare più cibo con meno effetti dannosi sulla terra. , creare nuove fonti di biocarburanti su larga scala e aiutare le persone a vivere una vita più lunga e più sana. Questi segreti sono racchiusi nel genoma delle piante e, con strumenti avanzati di intelligenza artificiale, gli scienziati stanno iniziando a scoprire i segreti custoditi in questi geni.

La capacità dell’intelligenza artificiale di analizzare enormi quantità di dati apre la strada alla risoluzione delle sfide legate a una migliore comprensione dei genomi delle piante. Questa comprensione dell’interazione tra gli elementi genetici presenti nelle piante e le diverse funzionalità può aiutare i ricercatori a sviluppare ceppi di piante più resistenti, consentendo loro di superare meglio gli stress biotici e abiotici come le sfide ambientali come il cambiamento dei modelli climatici, l’infestazione di parassiti e la resistenza ai pesticidi.

Genomi vegetali – anche di piante “semplici”, come la canna da zucchero – sono significativamente più grandi dei genomi umani o animali, essendosi evoluti in un periodo molto più lungo rispetto ad altre forme di vita. Le piante sono polipoidi – dove i geni o interi genomi sono duplicati – e catturare le interazioni tra geni e alleli di varie ploidie è una sfida, poiché alcune ploidie potrebbero rappresentare geni orfani di ceppi vegetali più vecchi che non sono necessariamente attivi ora.

I ricercatori mirano a identificare i polimorfismi a singolo nucleotide (sequenze comuni di DNA), che possono utilizzare per comprendere come le piante funzionano e interagiscono con l'ambiente. Una volta ottenuto ciò, i ricercatori potranno comprendere meglio la funzione di ciascun gene e utilizzare tali informazioni per allevare piante che possano essere adattate ai bisogni umani. Pertanto, se i ricercatori volessero sviluppare una varietà di grano che possa essere coltivata in aree più aride, cercherebbero di identificare i geni nel grano che potrebbero consentire la piena crescita nonostante la mancanza di acqua. Probabilmente non tutti i campioni porteranno questo gene, poiché potrebbe essere un gene orfano e attualmente dormiente che faceva parte di un genoma polipoide. L’apprendimento automatico potrebbe analizzare il gene e la sua interazione con l’ambiente, fornendo indicazioni sul potenziale genetico non sfruttato per raggiungere tale obiettivo attraverso strategie di selezione progettate dall’intelligenza artificiale.

Anche se questa ricerca potrebbe essere utilizzata per manipolare ceppi di piante, tale ingegneria genetica non è l’unico modo per i ricercatori di sviluppare ceppi di colture che abbiano le qualità desiderate. Gli esseri umani hanno incrociato ceppi di colture per millenni. L’intelligenza artificiale può essere utile anche qui – identificando i ceppi per la selezione riproduttiva che hanno la massima compatibilità e hanno maggiori probabilità di produrre i risultati desiderati.

Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale potrebbero aiutare a prevedere quale metodo di allevamento – ibridazione, ampi incroci, raddoppiamento dei cromosomi  – sarà il più efficace. Avendo a disposizione informazioni genetiche approfondite sulle piante, i ricercatori possono utilizzare ulteriormente l’apprendimento automatico per abbinare i geni agli ambienti ottimali in cui hanno maggiori probabilità di prosperare. Ciò potrebbe portare a colture in grado di sopportare una stagione di crescita prolungata o alla piantagione di colture in aree che prima non potevano sostenerle, aumentando così l’offerta di cibo per un mondo sempre più popoloso e affamato. Potrebbero essere sviluppate varietà più resistenti, più capaci di resistere alle devastazioni del cambiamento climatico o di crescere anche in aree in cui si è verificata l’urbanizzazione o la desertificazione.

Le informazioni genetiche sulle piante potrebbero anche essere utilizzate per aiutare a creare ceppi di colture più resistenti a specifici parassiti o malattie. L’apprendimento automatico potrebbe identificare i tratti delle piante che attirano maggiormente insetti o parassiti – odore, colore, ecc. – e consentire ai ricercatori di sviluppare geni che ridurrebbero l’attrattiva di queste piante per i parassiti. Ciò potrebbe comportare la riduzione dell’uso di pesticidi, lo sviluppo di pesticidi più rispettosi dell’ambiente progettati per piante specifiche in regioni specifiche o anche per singole aziende agricole – un tipo di “agricoltura personalizzata” che è più sicura, più pulita e più verde.

Prima delle attuali capacità dell’intelligenza artificiale, identificare i genomi delle piante era quasi impossibile, ma ora che sono stati identificati, capire come funzionano è impossibile senza tecnologie avanzate di intelligenza artificiale come l’apprendimento automatico. Con gli strumenti ora disponibili, i ricercatori saranno in grado di comprendere meglio le piante e sviluppare metodi nuovi e migliori per aiutarle a prosperare nonostante i cambiamenti ambientali, l’inquinamento, l’urbanizzazione e altri problemi che influiscono sulla crescita e sulla qualità delle piante. Con l’apprendimento automatico avanzato, i ricercatori saranno in grado di svelare i misteri nascosti nelle piante e utilizzare tali segreti per creare un futuro migliore per l’umanità.