人工智能能否成为植物的低语者，以帮助喂养世界？

凭借人工智能和大数据的力量，科学家们正在探索解码植物基因组的复杂世界的新前沿，以实现下一代定制植物育种，这可能会革命性地改变食品安全和适应气候变化。

一根小麦秆，一根甘蔗。对于我们大多数人来说，这些只是我们最喜欢的食物的原材料——但对于科学家来说，它们代表着一个复杂的谜题，一旦解开，就可以解锁秘密，允许我们以更少的对地球有害影响种植更多的食物，规模化培育新的生物燃料来源，并帮助人们过上更长久、更健康的生活。这些秘密被锁在植物的基因组中——有了先进的AI工具，科学家们开始发现这些基因所持有的秘密。

人工智能分析大量数据的能力为解决植物基因组的挑战打开了大门。了解植物中存在的基因元素与不同功能之间的相互作用，可以帮助研究人员培育出更强壮的植物品种，使它们能够更好地应对生物和非生物压力，例如环境挑战，如气候模式的变化、害虫侵染和杀虫剂抗药性。

植物基因组，即使是“简单”的植物，如甘蔗，比人类或动物基因组大得多，已经经过了比其他生命形式更长的演化时间。植物是多倍体的——基因或整个基因组被复制——捕获不同倍体之间的基因和等位基因的相互作用是一个挑战，因为其中一些倍体可能代表较旧的植物品种的孤儿基因，这些基因现在可能不活跃。

研究人员旨在识别单核苷酸多态性（常见的DNA序列），它们可以用来了解植物如何功能和与环境相互作用。一旦这项工作完成，研究人员就可以更好地了解每个基因的功能——并利用这些信息培育出能够适应人类需求的植物。因此，如果研究人员想要开发出可以在更干旱地区种植的小麦品种，他们将尝试识别小麦中可以在缺水的情况下生长的基因。并非所有样本都可能携带这个基因，因为它可能是一个孤儿基因，是一个多倍体基因组的一部分，目前处于休眠状态。机器学习可以分析这个基因及其与环境的相互作用，提供实现这一目标的AI设计育种策略的线索。

虽然这项研究可以用于操纵植物品种，但这种基因工程远不是研究人员开发出具有理想特性的作物的唯一方法。人类已经进行了几千年的作物杂交。人工智能在这里也可以提供帮助——识别出具有最高兼容性和最有可能产生理想结果的育种选择的品种。

此外，人工智能系统可以帮助预测哪种育种方法——杂交、广泛的杂交、染色体加倍——将是最有效的。拥有植物的深入基因信息，研究人员可以进一步利用机器学习将基因与它们最有可能茁壮成长的环境相匹配。这可能会导致能够承受更长的生长季节或在以前无法种植的地区种植作物，从而增加了对日益增长的人口的食物供应。可以开发出更强壮的品种——更能抵抗气候变化的破坏或在城市化或沙漠化已经发生的地区生长。

植物基因信息也可以用于帮助培育出对特定害虫或疾病更具抵抗力的作物品种。机器学习可以识别出对昆虫或害虫最有吸引力的植物特征——气味、颜色等——并使研究人员能够开发出可以降低这些植物对害虫吸引力的基因。这可能会导致减少杀虫剂的使用，开发出针对特定植物和特定地区的更环保的杀虫剂，甚至是针对个别农场的“个性化农业”——一种更安全、更干净、更环保的农业。

在当前的人工智能能力之前，识别植物基因组几乎是不可能的——但现在它们已经被识别出来，理解它们的工作原理在没有先进的人工智能技术如机器学习的情况下是不可能的。有了现在可用的工具，研究人员将能够更好地理解植物，并开发新的和更好的方法来帮助植物在面临环境变化、污染、城市化和其他影响植物生长和质量的问题时茁壮成长。有了先进的机器学习，研究人员将能够解开植物所持有的秘密——并利用这些秘密为人类创造一个更美好的未来。