Yapay Zeka, Dünyayı Beslemeye Yardımcı Olacak Bitkilere Fısıltı Olabilir mi?

Yapay zekanın ve büyük verinin gücüyle bilim insanları, gıda güvenliğinde ve iklim değişikliğine uyumda devrim yaratabilecek yeni nesil özel bitki yetiştiriciliği için bitki genomlarının karmaşık dünyasının kodunu çözmede heyecan verici yeni sınırlar peşinde koşuyor.

Bir buğday sapı, bir şeker kamışı. Çoğumuz için bunlar yalnızca en sevdiğimiz yiyeceklerden bazılarının ham maddeleridir; ancak bilim insanları için bunlar, bir kez çözüldüğünde, dünya üzerinde daha az zararlı etkiyle daha fazla yiyecek yetiştirmemize olanak tanıyabilecek sırların kilidini açabilecek karmaşık bir bilmeceyi temsil ediyor. , özel ölçekte yeni biyoyakıt kaynakları üretip insanların daha uzun ve sağlıklı yaşamalarına yardımcı oluyoruz. Bu sırlar bitkilerin genomunda saklıdır ve gelişmiş yapay zeka araçlarıyla bilim insanları bu genlerin sakladığı sırları keşfetmeye başlıyor.

Yapay zekanın büyük miktarlarda veriyi analiz etme kapasitesi, bitki genomlarını daha iyi anlamanın zorluklarını çözmenin kapısını açıyor. Bitkilerde bulunan genetik elementler ile farklı işlevler arasındaki etkileşimin anlaşılması, araştırmacıların daha dayanıklı bitki türleri geliştirmelerine yardımcı olabilir ve onların değişen iklim düzenleri, haşere istilası ve pestisit direnci gibi çevresel zorluklar gibi biyotik ve abiyotik streslerin daha iyi üstesinden gelmelerini sağlayabilir.

Bitki genomları – “basit” bitkilerin bile şeker kamışı gibi – insan veya hayvan genomlarından önemli ölçüde daha büyüktür ve diğer yaşam türlerine göre çok daha uzun bir süre boyunca evrimleşmişlerdir. Bitkiler polipoidaldir (genlerin veya tüm genomların kopyalandığı yer) ve çeşitli ploidilerden genler ve aleller arasındaki etkileşimleri yakalamak zorlu bir iştir; çünkü bazı ploidiler, şu anda aktif olmayan eski bitki türlerinin yetim genlerini temsil edebilir.

Araştırmacılar, bitkilerin nasıl çalıştığını ve çevreyle nasıl etkileşime girdiğini anlamak için kullanabilecekleri tek nükleotid polimorfizmlerini (ortak DNA dizileri) tanımlamayı amaçlıyor. Bu başarıldığında, araştırmacılar her genin işlevini daha iyi anlayabilir ve bu bilgiyi insan ihtiyaçlarına uyarlanabilecek bitkiler yetiştirmek için kullanabilir. Bu nedenle, araştırmacılar daha kurak bölgelerde yetiştirilebilecek bir buğday türü geliştirmek isterlerse, buğdayda su eksikliğine rağmen tam büyümeye izin verebilecek genleri belirlemeye çalışacaklardır. Tüm örneklerin bu geni taşıması muhtemel değildir; çünkü bu, polipoidal bir genomun parçası olan yetim ve şu anda uykuda olan bir gen olabilir. Makine öğrenimi, geni ve onun çevre ile etkileşimini analiz ederek, yapay zeka tarafından tasarlanmış yetiştirme stratejileri aracılığıyla bu hedefe ulaşmak için kullanılmayan genetik potansiyelin göstergelerini sağlayabilir.

Bu araştırma, bitki türlerini manipüle etmek için kullanılabilirken, bu tür genetik mühendisliği, araştırmacıların istenen niteliklere sahip ürün türlerini geliştirmesinin tek yolu olmaktan uzaktır. İnsanlar binlerce yıldır bitki türleri arasında çapraz üreme gerçekleştirmiştir. Yapay zeka faydalı olabilir Burada aynı zamanda en yüksek uyumluluğa sahip olan ve istenen sonuçları verme olasılığı en yüksek olan üreme seçimi için suşların belirlenmesi de önemlidir.

Ayrıca yapay zeka sistemleri hangi üreme yöntemini tahmin etmeye yardımcı olabilir: melezleme, geniş melezleme, kromozom ikiye katlanması  – en etkilisi olacaktır. Eldeki bitkilere ilişkin derinlemesine genetik bilgi sayesinde araştırmacılar, genleri gelişme olasılıklarının en yüksek olduğu optimum ortamlarla eşleştirmek için makine öğrenimini daha da kullanabilirler. Bu, mahsullerin daha uzun bir büyüme mevsimine dayanabilmesine veya daha önce bunları sürdüremeyen alanlara ekilmesine neden olabilir, böylece nüfusu giderek artan ve aç olan bir dünya için gıda arzı artabilir. Daha dayanıklı türler geliştirilebilir; iklim değişikliğinin tahribatlarına daha dayanıklı olabilir veya kentleşmenin veya çölleşmenin başladığı bölgelerde bile büyüyebilir.

Bitki genetik bilgisi, belirli zararlılara veya hastalıklara karşı daha dirençli ürün türlerinin yetiştirilmesine yardımcı olmak için de kullanılabilir. Makine öğrenimi, bitkilerin böceklere veya zararlılara en çekici gelen özelliklerini (koku, renk vb.) belirleyebilir ve araştırmacıların bu bitkilerin zararlılara karşı çekiciliğini azaltacak genler geliştirmesine olanak sağlayabilir. Bu, pestisit kullanımının azaltılmasına, belirli bölgelerdeki belirli bitkilere ve hatta bireysel çiftliklere yönelik olarak tasarlanmış daha çevre dostu pestisitlerin geliştirilmesine (daha güvenli, daha temiz ve daha yeşil bir tür "kişiselleştirilmiş tarım") yol açabilir.

Yapay zekanın mevcut yeteneklerinden önce bitki genomlarını tanımlamak neredeyse imkansızdı; ancak artık tanımlandıkları için, makine öğrenimi gibi gelişmiş yapay zeka teknolojileri olmadan nasıl çalıştıklarını anlamak imkansız. Artık mevcut olan araçlar sayesinde araştırmacılar bitkileri daha iyi anlayabilecek ve çevresel değişiklikler, kirlilik, kentleşme ve bitki büyümesini ve kalitesini etkileyen diğer sorunlar karşısında bitkilerin gelişmesine yardımcı olacak yeni ve daha iyi yöntemler geliştirebilecekler. Gelişmiş makine öğrenimi sayesinde araştırmacılar, bitkilerin barındırdığı gizemleri çözebilecek ve bu sırları insanlık için daha iyi bir gelecek yaratmak için kullanabilecek.