O AI Pode se Tornar um Assessor de Plantas para Ajudar a Alimentar o Mundo?

Com o poder do AI e dos grandes dados, os cientistas estão perseguindo novas fronteiras emocionais no deciframento do complexo mundo dos genomas de plantas para a criação de plantas personalizadas para a próxima geração, o que poderia revolucionar a segurança alimentar e a adaptação às mudanças climáticas.

Um talo de trigo, um cana de açúcar. Para a maioria de nós, essas são apenas as matérias-primas de alguns de nossos alimentos favoritos – mas para os cientistas, elas representam um quebra-cabeça complicado que, uma vez resolvido, poderia desbloquear segredos que poderiam nos permitir cultivar mais alimentos com menos efeitos nocivos sobre a terra, criar fontes de biocombustível personalizadas em larga escala e ajudar as pessoas a viver mais tempo e vidas mais saudáveis. Esses segredos estão trancados no genoma das plantas – e com as ferramentas de AI avançadas, os cientistas estão começando a descobrir os segredos que esses genes guardam.

A capacidade do AI de analisar grandes quantidades de dados abre a porta para resolver os desafios de melhorar a compreensão dos genomas de plantas. Essa compreensão da interação entre os elementos genéticos presentes nas plantas e diferentes funcionalidades pode ajudar os pesquisadores a desenvolver variedades de plantas mais resistentes, permitindo que elas superem melhor os estresses bióticos e abióticos, como os desafios ambientais, como os padrões climáticos em mudança, a infestação de pragas e a resistência a pesticidas.

Os genomas de plantas – mesmo de plantas “simples”, como a cana-de-açúcar – são significativamente maiores do que os genomas humanos ou animais, tendo evoluído ao longo de um período muito mais longo do que outras formas de vida. As plantas são poliploides – onde genes ou genomas inteiros são duplicados – e capturar as interações entre genes e alelos de diferentes ploidias é um desafio, pois algumas das ploidias podem representar genes órfãos de linhagens de plantas mais antigas que não estão necessariamente ativas agora.

Os pesquisadores visam identificar polimorfismos de nucleotídeo único (sequências de DNA comuns), que eles podem usar para entender como as plantas funcionam e interagem com o ambiente. Uma vez que isso seja alcançado, os pesquisadores poderão entender melhor a função de cada gene – e usar essa informação para criar plantas que possam ser adaptadas às necessidades humanas. Assim, se os pesquisadores quiserem desenvolver uma variedade de trigo que possa ser cultivada em áreas mais áridas, eles tentarão identificar genes no trigo que possam permitir o crescimento total, apesar da falta de água. Não todas as amostras provavelmente carregarão esse gene, pois ele pode ser um gene órfão e atualmente dormante que fazia parte de um genoma poliploide. O aprendizado de máquina pode analisar o gene e sua interação com o ambiente, fornecendo indicações de potencial genético inexplorado para alcançar esse objetivo por meio de estratégias de reprodução projetadas por AI.

Embora essa pesquisa possa ser usada para manipular variedades de plantas, essa engenharia genética está longe de ser a única maneira pela qual os pesquisadores podem desenvolver variedades de culturas que tenham as qualidades desejadas. Os humanos vêm cruzando variedades de culturas há milênios. O AI pode ser útil aqui também – identificando variedades para seleção de reprodução que tenham a maior compatibilidade e sejam mais prováveis de produzir os resultados desejados.

Além disso, os sistemas de AI podem ajudar a prever qual método de reprodução – hibridização, cruzamento amplo, duplicação de cromossomos – será o mais eficaz. Com informações genéticas detalhadas sobre as plantas em mãos, os pesquisadores podem usar o aprendizado de máquina para combinar genes com os ambientes ótimos nos quais eles são mais prováveis de prosperar. Isso pode resultar em culturas que possam suportar uma estação de crescimento prolongada ou o plantio de culturas em áreas que não poderiam sustentá-las antes, aumentando assim o suprimento de alimentos para um mundo cada vez mais populoso – e faminto. Variedades que serão mais resistentes podem ser desenvolvidas – mais capazes de resistir às devastações das mudanças climáticas ou crescer mesmo em áreas onde a urbanização ou a desertificação tenha se instalado.

As informações genéticas das plantas também podem ser usadas para ajudar a criar variedades de culturas que sejam mais resistentes a pragas ou doenças específicas. O aprendizado de máquina pode identificar os traços das plantas que são mais atraentes para os insetos ou pragas – odor, cor, etc. – e permitir que os pesquisadores desenvolvam genes que reduziriam o apelo dessas plantas para as pragas. Isso pode resultar na redução do uso de pesticidas, no desenvolvimento de pesticidas mais ambientalmente amigáveis projetados para plantas específicas em regiões específicas ou até mesmo em fazendas individuais – um tipo de “agricultura personalizada” que é mais segura, mais limpa e mais verde.

Antes das capacidades atuais do AI, identificar os genomas de plantas era quase impossível – mas agora que eles foram identificados, entender como eles funcionam é impossível sem tecnologias de AI avançadas, como o aprendizado de máquina. Com as ferramentas que agora estão disponíveis, os pesquisadores poderão entender melhor as plantas e desenvolver novos e melhores métodos para ajudar as plantas a prosperar diante das mudanças ambientais, poluição, urbanização e outros problemas que afetam o crescimento e a qualidade das plantas. Com o aprendizado de máquina avançado, os pesquisadores poderão desvendar os mistérios que as plantas guardam – e usar esses segredos para criar um futuro melhor para a humanidade.