エヤル・ローネンは、Evogeneの事業開発担当エグゼクティブ・バイス・プレジデントです。Evogeneは、計算機による予測生物学「CPB」プラットフォームを開発した計算機生物学会社で、AIとビッグデータを利用してライフサイエンス製品を開発しています。エヤルは、ヘブライ大学・エルサレム校で農学の学士号と修士号を取得し、ハイファ大学でMBAを取得しています。
AIとビッグデータの力により、科学者たちは、植物ゲノムの複雑な世界を解読し、次世代のカスタム植物育種を可能にする新しい研究分野を追求しています。これにより、食糧安全保障と気候変動への適応が革命的に変化する可能性があります。小麦の茎、サトウキビの茎。私たちにとって、これらはただの食料の原材料にすぎませんが、科学者にとっては、解決することで地球に害を与えることなくより多くの食料を生産し、カスタムのバイオ燃料源を開発し、人々がより長く健康的に生きることができる秘密が隠されているパズルです。これらの秘密は植物のゲノムに隠されていますが、先進的なAIツールにより、科学者たちはこれらの遺伝子が持つ秘密を解明し始めています。AIの巨大なデータを分析する能力により、植物ゲノムをよりよく理解するという課題が解決されます。この理解により、研究者たちは植物の遺伝子要素とその機能の相互作用を開発し、植物をより強健なものにすることができます。これにより、環境の課題、病気、害虫への耐性を高めることができます。植物ゲノム、たとえば「単純な」植物であるサトウキビでも、人間や動物のゲノムよりもはるかに大きく、より長い期間にわたって進化してきました。植物はポリプロイドで、遺伝子またはゲノムが複製されています。遺伝子やアレルの相互作用を捉えることは課題であり、一部のポリプロイドは古い植物のオーファン遺伝子を表す可能性がありますが、それらは現在は必ずしも活性化しているわけではありません。研究者たちは、植物の機能と環境との相互作用を理解するために、単一核苷酸多型（共通のDNAシーケンス）を特定しようとしています。そうすれば、研究者たちは各遺伝子の機能をよりよく理解し、それを利用して人間のニーズに応じた植物を育種することができます。たとえば、研究者たちは、水が不足する地域でも成長できる小麦の品種を開発したいとします。そこで、水が不足する地域でも成長できる遺伝子を特定し、それを利用してAIによる育種戦略を開発します。この研究は植物の遺伝子を操作するために使用される可能性がありますが、遺伝子工学は、研究者が目的の特性を持つ作物を開発するための唯一の方法ではありません。人間は数千年間にわたって作物を交配させてきました。AIはここでも役立ちます。交配に適した品種を特定し、目的の結果を得る可能性が高くなるようにします。さらに、AIシステムは、どの交配方法が最も効果的かを予測することができます。たとえば、ハイブリッド化、広域交配、染色体倍数化などです。遺伝子情報を使用して、研究者たちは機械学習を使用して遺伝子と最適な環境をマッチングすることができます。これにより、作物は長い成長期間に耐えられるか、以前は作物を育てることができなかった地域で作物を植えることができます。したがって、人口が増加して飢餓に苦しむ世界に対して食料供給を増やすことができます。耐久性の高い作物を開発することができます。気候変動や都市化の影響を受けない作物を開発することができます。植物の遺伝子情報は、特定の病気や害虫に対して耐性のある作物を育種するのにも役立ちます。機械学習は、植物の特徴、たとえば臭いや色など、を分析し、害虫が植物を攻撃するのを防ぐことができます。これにより、農薬の使用を減らし、特定の植物や地域向けのより環境に優しい農薬を開発することができます。個別の農場向けの「パーソナライズドアグリキュルチャー」が実現します。これは、より安全でクリーンでグリーンなものです。AIの現在の能力以前は、植物ゲノムを特定することはほぼ不可能でした。しかし、現在それらが特定されると、先進的なAI技術、たとえば機械学習を使用してそれらがどのように機能するかを理解することは不可能です。利用可能なツールを使用して、研究者たちは植物をよりよく理解し、環境の変化、汚染、都市化、その他植物の成長と品質に影響を与える問題に対して植物を助けるための新しい方法を開発することができます。先進的な機械学習を使用して、研究者たちは植物が持つ秘密を解明し、人間のためにより良い未来を作り出すことができます。
