cercetare

Inteligența artificială a făcut mai delicios busuiocul

Învățarea în mașină a fost folosită pentru a crea foarte multdelicioase tufișuri de busuioc - probabil știți această plantă cu un gust neobișnuit, principalul ingredient al sosului de pesto. Deși, din păcate, nu putem transmite gustul acestei plante, rămâne doar pentru oamenii de știință să ia cuvântul. Cu toate acestea, aceste rezultate reflectă o tendință mai largă care include utilizarea unei abordări științifice în materie de date și de învățare în mașină pentru îmbunătățirea agriculturii. Ce face busuiocul atât de gustos? În unele cazuri - inteligența artificială.

Învățarea prin mașină face mai bine produsele

Oamenii de știință care s-au optimizatbusuioc folosit de învățare mașină pentru a determina condițiile de creștere, care ar maximiza concentrația de compuși volatili responsabile pentru gustul de busuioc. Un studiu publicat în revista PLOS One.

Vasul a fost cultivat pe ferme hidroponice din Româniacontainere modificate de transport în Middleton, Massachusetts. Temperatura, lumina, umiditatea și alți factori de mediu din interiorul containerelor pot fi controlați automat. Oamenii de știință au testat gustul plantelor prin căutarea anumitor compuși utilizând cromatografia de gaz și spectrometria de masă. Și au folosit datele din algoritmii de învățare a mașinilor, dezvoltați de Institutul de Tehnologie și Cognizant din Massachusetts.

Ce este ciudat, studiul a arătat acest lucruexpunerea la lumină pe plante timp de 24 de ore pe zi oferă cel mai bun gust. Acum oamenii de știință intenționează să exploreze modul în care tehnologia poate îmbunătăți capacitatea plantelor de a lupta împotriva bolilor, precum și modul în care flora diferită reacționează la efectele schimbărilor climatice.

"Suntem cu adevărat interesați să creăminstrumente de rețea care pot lua în considerare experiența plantei, fenotipul acesteia, un set de stres în mediul înconjurător și genetica sa și digitizarea tuturor acestor lucruri, astfel încât să puteți înțelege interacțiunea dintre plante și mediu ", spune Caleb Harper, șeful echipei OpenAg la Media Lab MIT. Laboratorul său a lucrat cu colegii de la Universitatea din Texas, Austin.

Ideea utilizării învățării mecanice pentruoptimizarea randamentului și a proprietăților plantelor dobândește un ritm rapid în agricultură. Anul trecut, Universitatea Wageningen din Olanda a organizat concursul "Autonomous Greenhouse", în cadrul căruia diferite echipe au concurat pentru a dezvolta algoritmi care să mărească randamentul castravetelor, reducând în același timp resursele necesare. Au lucrat cu sere în care sistemele informatice controlează diferiți factori.

Tehnologie similară a fost deja aplicată în unelefermele comerciale, spune Nawin Single, care conduce un grup de oameni de știință care se ocupă cu randamentele la Bayer, o companie multinațională germană care a achiziționat anul trecut compania Monsanto. "Gustul este unul din zonele în care intensiv folosim învățarea în mașină", ​​spune el. Și adaugă că învățarea mașinilor este un instrument puternic pentru creșterea în sere, dar mai puțin util pentru câmpurile deschise. În "condiții de teren", oamenii de știință încă caută modalități de a reduce decalajul.

Harper a adăugat că în viitor grupul său o va faceia în considerare structura genetică a plantelor (exact ceea ce introduce Bayer în algoritmii lor) și încearcă să răspândească tehnologia. Scopul lor este de a dezvolta tehnologia open source la interfața de colectare a datelor, de detectare și de învățare în mașină și de ao aplica cercetării agricole. Acest lucru nu a fost făcut niciodată înainte.

Așteaptă cu nerăbdare rezultatele? Spune-ne în chat-ul nostru în Telegramă.

Notificare Facebook pentru UE! Trebuie să vă autentificați pentru a vizualiza și posta comentarii FB!