Poate IA deveni un șoptitor de plante pentru a ajuta la hrănirea lumii?

Cu puterea IA și a datelor mari, oamenii de știință urmăresc noi frontiere excitante în decodarea lumii complexe a genomilor plantelor pentru o selecție genetică personalizată de următoare generație, care ar putea revolutiona securitatea alimentară și adaptarea la schimbările climatice.

O tulpină de grâu, o trestie de zahăr. Pentru majoritatea dintre noi, acestea sunt doar materii prime ale unor dintre alimentele noastre favorite – dar pentru oamenii de știință, ele reprezintă o puzzle complicată care, odată rezolvată, ar putea debloca secrete care ne-ar permite să cultivăm mai multă hrană cu efecte mai puțin dăunătoare asupra Pământului, să creăm noi surse de biocombustibili la scară largă și să ajutăm oamenii să trăiască mai mult și mai sănătos. Aceste secrete sunt blocate în genomul plantelor – și cu ajutorul unor instrumente avansate de IA, oamenii de știință încep să descopere secretele pe care le conțin aceste gene.

Capacitatea IA de a analiza cantități uriașe de date deschide calea spre rezolvarea provocărilor pentru o mai bună înțelegere a genomilor plantelor. Înțelegerea interacțiunii dintre elementele genetice prezente în plante și diferitele funcționalități poate ajuta cercetătorii să dezvolte soiuri de plante mai rezistente, permițându-le să depășească mai bine stresurile biotice și abiotice, cum ar fi provocările de mediu, cum ar fi schimbările de pattern climatic, infestarea cu dăunători și rezistența la pesticide.

Genomurile plantelor – chiar și ale plantelor “simple”, cum ar fi trestia de zahăr – sunt semnificativ mai mari decât genomurile umane sau animale, evoluând pe o perioadă mult mai lungă decât alte forme de viață. Plantele sunt poliploide – unde genele sau genomurile întregi sunt duplicate – și capturarea interacțiunilor dintre gene și alele din diferite ploidii este o provocare, deoarece unele dintre ploidii pot reprezenta gene orfane ale unor soiuri de plante mai vechi care nu sunt neapărat active în prezent.

Cercetătorii își propun să identifice polimorfismele nucleotidice simple (secvențe de ADN comune), pe care le pot folosi pentru a înțelege cum funcționează plantele și interacționează cu mediul. Odată ce acest lucru este realizat, cercetătorii pot înțelege mai bine funcția fiecărui gen – și pot folosi aceste informații pentru a crea plante care pot fi adaptate nevoilor umane. Astfel, dacă cercetătorii ar dori să dezvolte un soi de grâu care poate fi cultivat în zone mai aride, ar încerca să identifice genele din grâu care ar putea permite o creștere deplină în ciuda lipsei de apă. Nu toate mostrele vor purta probabil acest gen, deoarece ar putea fi un gen orfan și în prezent dormant, care a făcut parte dintr-un genom poliploid. Învățarea automată poate analiza gena și interacțiunea sa cu mediul, oferind indicii despre potențialul genetic neexploatat pentru atingerea acestui obiectiv prin strategii de selecție genetică proiectate de IA.

Deși această cercetare ar putea fi utilizată pentru a manipula soiurile de plante, o astfel de inginerie genetică este departe de a fi singurul mod în care cercetătorii pot dezvolta soiuri de culturi care au calitățile dorite. Oamenii au încrucișat soiuri de culturi de mii de ani. IA poate fi de ajutor și aici – identificând soiuri pentru selecția de reproducere care au cea mai mare compatibilitate și sunt mai probabil să ofere rezultatele dorite.

În plus, sistemele IA ar putea ajuta la prezicerea metodei de reproducere – hibridizare, încrucișare pe scară largă, dublare cromozomială – care va fi cea mai eficientă. Cu informații genetice detaliate despre plante la dispoziție, cercetătorii pot folosi în continuare învățarea automată pentru a asocia gene cu mediile optime în care sunt mai probabil să prospere. Acest lucru ar putea duce la culturi care pot suporta un sezon de creștere prelungit sau la plantarea culturilor în zone care nu ar fi putut susține înainte, astfel creșterea ofertei de alimente pentru o lume din ce în ce mai populată și mai flămândă. Soiuri care vor fi mai rezistente pot fi dezvoltate – mai capabile să reziste ravagiilor schimbărilor climatice sau să crească chiar și în zone în care urbanizarea sau deșertificarea a avut loc.

Informațiile genetice ale plantelor ar putea fi, de asemenea, utilizate pentru a ajuta la crearea de soiuri de culturi care sunt mai rezistente la anumite dăunători sau boli. Învățarea automată poate identifica trăsăturile plantelor care sunt mai atractive pentru insecte sau dăunători – miros, culoare etc. – și poate permite cercetătorilor să dezvolte gene care ar reduce atracția acestor plante pentru dăunători. Acest lucru ar putea duce la reducerea utilizării pesticidelor, la dezvoltarea unor pesticide mai ecologice, proiectate pentru plante specifice în regiuni specifice sau chiar pentru ferme individuale – un tip de “agricultură personalizată” care este mai sigură, mai curată și mai ecologică.

Înainte de capacitățile actuale ale IA, identificarea genomilor plantelor era aproape imposibilă – dar acum că au fost identificați, înțelegerea modului în care funcționează este imposibilă fără tehnologii avansate de IA, cum ar fi învățarea automată. Cu instrumentele care sunt acum disponibile, cercetătorii vor putea înțelege mai bine plantele și vor dezvolta metode noi și mai bune pentru a ajuta plantele să prospere în fața schimbărilor de mediu, poluării, urbanizării și altor probleme care afectează creșterea și calitatea plantelor. Cu învățarea automată avansată, cercetătorii vor putea dezvălui misterele pe care le conțin plantele – și vor folosi aceste secrete pentru a crea un viitor mai bun pentru omenire.