Изкуствен интелект прави босилек по-вкусен

Машинното обучение се използва за създаване на многовкусни храсти от босилек - вероятно знаете това растение с необичаен вкус, основната съставка на соса песто. Въпреки, че за съжаление не можем да предадем вкуса на тази билка, остава само учени да вземат думата. Тези резултати обаче отразяват по-широка тенденция, която включва използването на научен подход в данните и машинното обучение за подобряване на селското стопанство. Какво прави босилек толкова вкусен? В някои случаи - изкуствен интелект.

Машинното обучение прави продуктите по-добри

Учените, които са се увеличили оптимизиранибосилек използва машинно обучение, за да определи условията на отглеждане, които биха увеличили концентрацията на летливи съединения, отговорни за вкуса на босилек. Проучване, публикувано в списание PLOS One.

Василий се отглеждаше на хидропонни ферми вмодифицирани транспортни контейнери в Middleton, Massachusetts. Температурата, светлината, влажността и други фактори на околната среда в контейнерите могат да се контролират автоматично. Учените са тествали вкуса на растенията чрез търсене на определени съединения чрез газова хроматография и масспектрометрия. И те използват данните в алгоритмите за машинно обучение, разработени от Масачузетския технологичен институт и познавачи.

Това, което е странно, показва проучванетоИзлагането на светлина върху растенията за 24 часа на ден дава най-добрия вкус. Сега учените планират да проучат как технологиите могат да подобрят способността на растенията да се борят с болестите, както и как различната флора реагира на последиците от изменението на климата.

„Ние наистина се интересуваме от създаванетомрежови инструменти, които могат да вземат под внимание опита на завода, неговия фенотип, набор от напрежения в околната среда и неговата генетика, както и дигитализация на всичко това, така че да можете да разберете взаимодействието на завода и околната среда ”, казва Калеб Харпър, ръководител на отбора OpenAg в Media Lab MIT. Лабораторията му работи с колеги от Тексаския университет в Остин.

Идеята за използване на машинно обучениеоптимизирането на добива и свойствата на растенията бързо набира скорост в селското стопанство. Миналата година университетът Вагенинген в Холандия организира състезание „Автономна оранжерия“, в което различни екипи се състезаваха за разработване на алгоритми, които увеличават добива на краставица, като същевременно свеждат до минимум необходимите ресурси. Работили са с оранжерии, в които компютърните системи контролират различни фактори.

Подобна технология вече се прилага в някоитърговските ферми, казва Навин Синг, който оглавява група учени, занимаващи се с данни, които се занимават с добиви в германската мултинационална компания Bayer, която придоби Monsanto миналата година. „Вкусът е една от областите, в които интензивно използваме машинно обучение”, казва той. Той добавя, че машинното обучение е мощен инструмент за отглеждане в оранжерии, но по-малко полезен за открити полета. В „полеви условия“ учените все още търсят начини да намалят разликата.

Харпър добави, че в бъдеще групата му ще го направиразгледайте генетичната структура на растенията (точно това, което Байер въвежда в техните алгоритми) и се опитайте да разпространите технологията. Тяхната цел е да разработят технология с отворен код на интерфейса за събиране на данни, наблюдение и машинно обучение и да я приложат към селскостопанските изследвания. Това никога не е правено.

Очакваме с нетърпение резултатите? Разкажете ни в нашия чат в Telegram.