Компьютерные алгоритмы позволяют проектировать растения с улучшенными характеристиками и без ГМО.
Как заставить растения стать более вкусными и ароматными? Ученые из Медиа Лаборатории Массачусетского технологического института говорят, что для этого требуется сочетание ботаники, алгоритмов машинного обучения и немножко старой доброй химии.
Исследователи Медиа Лаборатории «Открытая сельскохозяйственная инициатива» сообщают, что они создали растения базилика, которые более вкусны, чем те, которые вы когда-либо пробовали.
Никакой генетической модификации при этом не применяли: исследователи использовали компьютерные алгоритмы для определения оптимальных условий выращивания для максимальной концентрации ароматических молекул, известных как летучие соединения.
И это только начало новой эры «кибер-сельского хозяйства», говорит Калеб Харпер, главный научный сотрудник MIT Media Lab и директор группы OpenAg.
В настоящее время его группа работает над улучшением свойств трав для борьбы с болезнями человека, и они также надеются помочь производителям адаптироваться к изменяющемуся климату, изучая, как растут культуры в различных условиях. «Наша цель — разработать технологию с открытым исходным кодом на стыке сбора данных, зондирования и машинного обучения и применить ее к сельскохозяйственным исследованиям таким образом, которого раньше не было», — говорит Харпер.
«Мы действительно заинтересованы в создании сетевых инструментов, которые могут учитывать историю растения, его фенотип, набор стрессов, с которыми он сталкивается, и его генетику, и оцифровывать это, чтобы мы лучше понять взаимодействие растения и окружающей среды», — сообщил он.
В своем опыте с растениями базилика ученые, к своему удивлению, обнаружили, что воздействие света на растения 24 часа в сутки значительно улучшает вкус. Традиционные методы никогда бы не привели к такому пониманию, говорит Джон де ла Парра, руководитель исследования группы OpenAg и автор исследования.
«Вы не могли бы обнаружить это в условиях традиционного земледелия. Если вы не в Антарктиде, в реальном мире нет 24-часового фотопериода для тестирования. Вы должны создать искусственные условия, чтобы сделать открытие», — говорит он.
Максимизация аромата и полезных признаков
Растения в лаборатории MIT-Bates в Мидлтоне, штат Массачусетс, растения OpenAg выращиваются в транспортировочных контейнерах, модифицированных для тщательного контроля условий окружающей среды, включая свет, температуру и влажность.
Этот вид сельского хозяйства имеет много названий - контролируемое экологическое сельское хозяйство, вертикальное сельское хозяйство, городское сельское хозяйство — и все еще остается нишевым рынком, но быстро растет, говорит Харпер. В Японии один такой «завод» производит сотни тысяч головок салата каждую неделю. Тем не менее, достаточном и примеров неудач, так как между компаниями, работающими над разработкой оборудования для сити-фермеров, очень мало обмена информацией.
Одной из целей инициативы MIT является преодоление такого рода «секретности» путем обеспечения свободного доступа ко всему оборудованию, программному обеспечению и данным OpenAg.
«В настоящее время в сельскохозяйственном пространстве существует большая проблема, связанная с отсутствием общедоступных данных, отсутствием стандартов сбора данных и отсутствием обмена данными», — говорит Харпер.
«Таким образом, в то время как машинное обучение и искусственный интеллект, а также разработка передовых алгоритмов продвигались быстро, сбор значимых сельскохозяйственных данных отстает. Наши инструменты — с открытым исходным кодом, и мы надеемся, что они будут быстрее распространяться и создавать возможность для совместной сетевой науки», — сказал ученый.
В исследовании команда Массачусетского технологического института намеревалась продемонстрировать реальность своего подхода, который включает выращивание растений в разных условиях в гидропонных контейнерах (члены команды называют их «пищевые компьютеры»).
Созданный инструмент позволил ученым изменять продолжительность освещения и продолжительность воздействия ультрафиолета. Как только растения выросли, они оценили вкус базилика, измерив концентрацию летучих соединений, обнаруженных в листьях, используя традиционные методы аналитической химии, такие как газовая хроматография и масс-спектрометрия. Вся информация из экспериментов была затем введена в алгоритмы машинного обучения, которые оценивали миллионы возможных комбинаций длительности света и ультрафиолета и генерировали параметры условий, которые максимизировали бы вкус, включая 24-часовой режим дневного света.
В настоящее время исследователи работают над созданием растений базилика с более высоким содержанием соединений, которые могут помочь в борьбе с такими заболеваниями, как диабет.
Известно, что базилик и другие растения содержат соединения, которые помогают контролировать уровень сахара в крови, и в предыдущей работе де ла Парра показал, что эти соединения могут стимулироваться изменением условий окружающей среды.
В настоящее время исследователи изучают эффекты настройки других переменных среды, таких как температура, влажность и цвет света, а также эффекты добавления растительных гормонов или питательных веществ. В одном исследовании они подвергают растения воздействию хитозана, полимера, обнаруживаемого в оболочках насекомых, который заставляет растение производить различные химические соединения, чтобы предотвратить нападение вредителей.
Они также заинтересованы в использовании своего подхода для повышения урожайности лекарственных растений, таких как розовый барвинок Мадагаскара, который является единственным источником противораковых соединений винкристин и винбластин.
Кибер-АПК в ГМО не нуждается?
«Этот подход предлагает альтернативу генетической модификации сельскохозяйственных культур, метод, который не всем удобен», говорит Альберт-Ласло Барабаси, профессор сетевых наук в Северо-Восточном университете Бостона, США.
«В этой статье используются современные идеи о цифровом сельском хозяйстве для систематического изменения химического состава растений, которые мы едим, путем изменения условий окружающей среды, в которых выращиваются растения. Это показывает, что мы можем использовать машинное обучение и хорошо контролируемые условия, чтобы найти ключевые моменты, при которых урожай становится вкуснее и полезнее», — прокомментировал Барабаси, который не принимал участия в исследовании.
Ученые говорят, что еще одним важным приложением для кибер-сельского хозяйства является адаптация культур к изменению климата.
Хотя для понимания того, как различные условия будут влиять на сельскохозяйственные культуры, обычно требуются годы или десятилетия, в контролируемой сельскохозяйственной среде можно провести множество экспериментов за короткий период времени.
«Когда вы выращиваете растения в поле, вы должны полагаться на погоду и другие факторы, и вы должны ждать следующего вегетационного периода. Но с такими системами, как наша, мы можем значительно увеличить объем знаний, который можно получить гораздо быстрее», - говорит де ла Парра.
В настоящее время команда OpenAg проводит одно из таких исследований лесных орехов для производителя конфет Ferrero, компании, потребляющей около 25 процентов лесных орехов в мире.
«Пищевые компьютеры» установили в школах США
В рамках своей образовательной миссии исследователи разработали небольшие «персональные компьютеры для питания» — коробки, которые можно использовать для выращивания растений в контролируемых условиях, и отправлять данных обратно в команду MIT. В настоящее время они используются многими учащимися старших и средних школ в Соединенных Штатах, а также среди разнообразных пользователей в 65 странах, которые могут поделиться своими идеями и результатами через онлайн-форум.
«Для нас каждая коробка — это источник данных, и хотя мы очень заинтересованы в получении информации, оборудование является еще и платформой для экспериментов для обучения экологическим наукам, программированию, химии и математике по-новому», — говорит Харпер.
Источник: agroxxi.ru
Самые актуальные новости Беларуси читайте на портале AGRONEWS
Теперь мы в Telegram. Наши новости стали еще острее. Присоединяйтесь!
