Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) y tecnologías informáticas están cambiando nuestra forma de entender las plantas y sus interacciones con el entorno. Estos avances podrían ayudar a los fitomejoradores a desarrollar cultivos más resistentes y preparar a los agricultores para un futuro de retos cada vez mayores. Con una población mundial en aumento y las presiones de la degradación del suelo, las plagas, las enfermedades y el cambio climático, esto es crucial.
El estado de cosas :
Los algoritmos de IA no son nada nuevo en la ciencia de las plantas. Los robots recorren los campos, fotografían las plantas y utilizan métodos de aprendizaje profundo para detectar enfermedades y analizar las características de las plantas. Esto permite recopilar datos precisos y coherentes en la agricultura.
Pero las últimas herramientas basadas en la IA van más allá y permiten a los investigadores descifrar el complejo funcionamiento interno de la biología vegetal.
La IA y las tecnologías informáticas allanan el camino hacia plantas más resistentes
Un ejemplo notable es el proyecto AlphaFold de Google DeepMind, que ha aumentado la cobertura de proteínas vegetales a más de 60 %, lo que ha permitido comprender mejor la biología estructural de las plantas. Investigadores como Jake Harris, de la Universidad de Cambridge, utilizan esta tecnología para comprender las modificaciones químicas del ADN vegetal que intervienen en las respuestas al estrés.
Otro proyecto apasionante es el desarrollo de un gemelo digital de un manzano por Daniel Uyeh, de la Universidad Estatal de Michigan. Utilizando LiDAR, cámaras y otros sensores, se están creando modelos digitales detallados de árboles en distintas condiciones. Esto permite a los agricultores simular el clima y las condiciones del campo en el futuro y planificar en consecuencia.
Más allá de los genes: suelo, clima y cultivo
Los últimos avances en inteligencia artificial permiten a los fitólogos mirar más allá de los genes y las proteínas. Investigadores de la Universidad de Kentucky han demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir la composición genética de una vid a partir del microbioma del suelo. Esto sugiere que las plantas podrían criarse para ser mejores huéspedes de microbios beneficiosos, lo que podría reducir la cantidad de agua o productos químicos necesarios para el cultivo.
Nuevas tecnologías y sus implicaciones
La integración de las tecnologías de secuenciación de ARN unicelular (scRNA-seq) en la investigación sobre plantas es otro gran avance. El método RevGel-seq, desarrollado recientemente, permite una preparación más eficaz y flexible de las muestras, lo que permite profundizar en la biología celular de las plantas. Esta técnica podría ser decisiva para comprender mejor los mecanismos moleculares que subyacen a las respuestas de las plantas a los factores de estrés ambiental.
Retos y perspectivas
A pesar de los impresionantes avances, la integración de la IA en la biología vegetal se enfrenta a desafíos. Faltan imágenes digitalizadas de diversos aspectos físicos de las plantas y es difícil encontrar científicos que entiendan tanto de biología como de informática. Además, las ciencias de las plantas no suelen ofrecer los salarios y la financiación disponibles en la investigación médica.
Sin embargo, los grandes modelos lingüísticos (LLM) que impulsan los chatbots y otras herramientas de IA ofrecen un futuro prometedor. Estos modelos podrían permitir descifrar el lenguaje del ADN y las proteínas y comprender las interacciones de las distintas regiones del genoma.
Los últimos avances en IA y tecnologías computacionales ofrecen una visión más detallada de las plantas y sus interacciones con el entorno. Estas tecnologías tienen el potencial de revolucionar la biología vegetal, desarrollar cultivos más resistentes y ayudar a los agricultores a prepararse para un futuro bajo los retos del cambio climático y una población mundial creciente. Aunque todavía quedan algunos retos por superar, el futuro de la agricultura con estas nuevas herramientas es prometedor y apasionante.
Para más información sobre los avances actuales en biología vegetal e inteligencia artificial, visite el Conferencia Plant Biology 2024(Biología vegetal 2024).
Fuentes
- Avances en biología vegetal gracias a la secuenciación unicelular del ARN (phys.org)
- La inteligencia artificial en biología estructural ha llegado para quedarse (nature.com)
- Siete tecnologías a tener en cuenta en 2024 (nature.com)
- Descripción general del programa | Plant Biology 2024 (plantbiology.aspb.org)