Это базилик. Вы наверняка знакомы с этим растением, имеющим очень необычный вкус и запах. Или даже пробовали его в составе салатов или блюд с соусом песто. Но учёные из Лаборатории антидисциплинарных исследований Массачусетского технологического института (MIT Media Lab) уверяют, что смогли вырастить кусты базилика, который будет вкуснее и ароматнее всех, что вы встречали ранее.
При этом не проводилось никаких генетических экспериментов. Учёные использовали компьютерные алгоритмы для того, чтобы смоделировать и воссоздать максимально комфортные условия для выращивания базилика. То есть результатов удалось добиться благодаря сочетанию ботаники, машинных алгоритмов и старой доброй химии. Отличная альтернатива генетической модификации сельскохозяйственных культур — методы, который нравится далеко не всем.
Как это было
Базилик выращивали сотрудники группы OpenAg на гидропонных фермах в специально оборудованных транспортных контейнерах в городе Мидлтон, Массачусетс. Температура, свет, влажность и другие факторы окружающей среды внутри контейнеров контролируются автоматикой. Поэтому гидропонные контейнеры внутри лаборатории называют просто «пищевые компьютеры».
Эти установки позволила им изменять продолжительность освещения и продолжительность воздействия ультрафиолета. Как только растения вырастили, исследователи оценили вкус базилика, измерив концентрацию летучих соединений, обнаруженных в листьях, с помощью традиционных методов аналитической химии: газовой хроматографии и масс-спектрометрии.
Вся информация из экспериментов на заводе была затем введена в алгоритмы машинного обучения, которые разработали команды MIT и Cognizant (ранее Sentient Technologies). Алгоритмы оценивали миллионы возможных комбинаций длительности света и ультрафиолета и генерировали наборы условий, которые максимизировали бы вкус, включая 24-часовой режим дневного света. Исследование показало, что воздействие света на растения в течение 24 часов в сутки обеспечивает наилучшие вкусовые и ароматические качества базилика.
Не стоит думать, всё закончится на доказательстве пользы 24-часового режима освещения для вкуса и аромата базилика. Учёные изучают влияние на растения изменений других факторов окружающей среды — температуры, влажности и цвета света, а также эффекты добавления растительных гормонов или питательных веществ. Например, в одном из экспериментов растения подвергают воздействию хитозана, полимера, обнаруживаемого в оболочках насекомых, который заставляет растение производить различные химические соединения, предотвращающие нападение насекомых.
Также учёные работают над созданием растений базилика с более высоким содержанием соединений, которые могут помочь в борьбе с диабетом и другими сложными заболеваниями. Известно, что базилик и другие растения содержат ценные питательные вещества и антиоксиданты, а также соединения, которые помогают контролировать уровень сахара в крови. И в одной из своих научных работ руководитель научной группы OpenAg Джон де ла Парра показал, что эти соединения могут стимулироваться изменением условий окружающей среды. Так что работа над улучшением вкуса вполне способна привести к созданию продукта, более полезного для здоровья.
Исследователи также заинтересованы в использовании своего подхода для повышения урожайности лекарственных растений. Особый интерес вызывает барвинок Мадагаскара, который является единственным источником противораковых соединений винкристин и винбластин.
Современные идеи в цифровом сельском хозяйстве используются 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 «сладкие места», то есть условия, при которых план максимизирует вкус, урожайность и полезность растений.
Идея использования машинного обучения для оптимизации урожайности и свойств растений быстро набирает обороты в сельском хозяйстве. И мы уже писали о некоторых аграрных технологиях, в основе которых лежит искусственный интеллект. Но основным препятствием для развития всех этих технологий является, как ни странно, слабое информационное взаимодействие. Отсутствие общедоступных данных, стандартов сбора данных обмена данными — всё это тормозит развитие науки.
Впрочем, технология «умных» теплиц уже применяется в некоторых коммерческих фермах, говорит Навин Сингла, возглавляющий группу ученых, занимающихся вопросами урожайностью в Bayer, немецкой корпорации, которая в прошлом году приобрела биотехнологическую компанию Monsanto. «Вкус — это одна из областей, где мы интенсивно используем машинное обучение», говорит он. И добавляет, что машинное обучение является мощным инструментом для выращивания в теплицах, однако менее полезно для открытых полей. В «полевых условиях» учёные все еще ищут способы повышения качества и количества урожая.
Климатическая адаптация
Исследователи говорят, что ещё одним важным направлением развития для кибер-сельского хозяйства является адаптация к изменению климата. Хотя для изучения того, как различные условия будут влиять на сельскохозяйственные культуры, обычно требуются годы или даже десятки лет, в контролируемой сельскохозяйственной среде можно провести множество экспериментов за короткий период времени.
«Когда вы выращиваете вещи в поле, вы должны полагаться на погоду и другие факторы, чтобы сотрудничать, и вы должны ждать следующего вегетационного периода.С такими системами, как наша, есть возможность получить больше данных за короткий период времени»,— утверждает де ла Парра
В настоящее время команда OpenAg проводит одно из таких исследований лесных орехов для производителя конфет Ferrero, который потребляет около 25% от мировой добычи лесных орехов.
В рамках своей образовательной миссии исследователи также разработали малогабаритные «пищевые компьютеры» — коробки, которые в которых можно выращивать растения в контролируемой среде, и при этом отправлять данные команде MIT (видео). Такие устройства используются многими учащимися старших и средних школ в США, их также получили активисты из 65 стран. Своими идеями и результатами они делятся на профильном форуме.
«Для нас каждая коробка — это источник данных, которые мы очень хотим изучить, но она также является платформой для экспериментов, новым средством обучения биологическим наукам, программированию, химии и математике», — заявил Харпер, главный научный сотрудник MIT Media Lab и директор OpenAg.
А есть что-то кроме зелени и орешков?
Есть. Про пиво Cloud4Y уже рассказывал. А IBM, например, презентовал Вкусобота — ИИ, в которого загружены знания мировых экспертов в области продуктов питания, шеф-поваров и дегустаторов. Цель учёных — создать искусственный интеллект, который сможет усовершенствовать приправы, а затем — разрабатывать новые вкусы.
Вкусобот генерирует сочетания, до которых не додумался человек. Мы предвзяты, у нас есть любимые привычки, вкусы, ароматы. У ИИ этих предубеждений нет, поэтому он готов на эксперименты. Как это происходит?
Вкусобот:
- определит, какие ингредиенты используются вместе;
- найдёт взаимозаменяемые взаимозаменяемые;
- укажет требуемую форму конкретного ингредиента в продукте (порошок, эссенция, хлопья).
Если отвлечься от еды, то можно упомянуть фармацевтический стартап Insilico Medicine и созданный им искусственный интеллект GENTRL, который за 21 день нашёл шесть новых соединений для борьбы с фиброзом и другими заболеваниями. Впрочем, это всё ещё на уровне теории — найденные способы лечения ещё должны пройти всестороннее тестирование.
Что ещё полезного можно почитать в блоге Cloud4Y
→ AI помогает изучать животных Африки
→ Лето почти закончилось. Не утекших данных почти не осталось
→ vGPU — использовать нельзя игнорировать
→ 4 способа сэкономить на бэкапах в облаке
→ 5 лучших дистрибутивов Kubernetes
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы не пропустить очередную статью! Пишем не чаще двух раз в неделю и только по делу.
