Останні досягнення в галузі штучного інтелекту (ШІ) та комп'ютерних технологій змінюють наше уявлення про рослини та їхню взаємодію з навколишнім середовищем. Ці розробки можуть допомогти селекціонерам виводити більш стійкі культури та підготувати фермерів до майбутнього, в якому виклики ставатимуть дедалі складнішими. Зі зростанням населення планети та тиском деградації ґрунтів, шкідників, хвороб і зміни клімату це має вирішальне значення.
Стан справ :
Алгоритми штучного інтелекту не є чимось новим у науці про рослини. Роботи блукають полями, фотографують рослини та використовують методи глибокого навчання для виявлення хвороб і аналізу характеристик рослин. Це дає змогу збирати точні та послідовні дані в сільському господарстві.
Але новітні інструменти на основі штучного інтелекту йдуть ще далі і дозволяють дослідникам розшифровувати складні внутрішні процеси біології рослин.
ШІ та комп'ютерні технології прокладають шлях до більш стійких рослин
Одним з яскравих прикладів є проект AlphaFold від Google DeepMind, який збільшив охоплення рослинних білків до понад 60 %, що дозволило глибше зрозуміти структурну біологію рослин. Такі дослідники, як Джейк Харріс з Кембриджського університету, використовують цю технологію, щоб зрозуміти хімічні модифікації ДНК рослин, які відіграють певну роль у реакції на стрес.
Ще один цікавий проект - розробка цифрового двійника яблуні Даніелем Уйе з Університету штату Мічиган. За допомогою LiDAR, камер та інших датчиків створюються детальні цифрові моделі дерев у різних умовах. Це дозволяє фермерам моделювати майбутні кліматичні та польові умови і планувати відповідно до них.
За межами генів: ґрунт, клімат і вирощування
Останні досягнення в галузі штучного інтелекту дозволяють вченим-рослинникам вийти за рамки генів і білків. Дослідники з Університету Кентуккі показали, що алгоритми машинного навчання можуть передбачити генетичний склад виноградної лози за мікробіомом ґрунту. Це свідчить про те, що рослини можуть бути виведені таким чином, щоб бути кращими господарями для корисних мікробів, що може зменшити кількість води або хімікатів, необхідних для вирощування.
Нові технології та їхні наслідки
Інтеграція технологій секвенування одноклітинної РНК (scRNA-seq) у дослідження рослин є ще одним важливим досягненням. Нещодавно розроблений метод RevGel-seq забезпечує більш ефективну та гнучку підготовку зразків, що дозволяє глибше зрозуміти біологію рослинних клітин. Цей метод може допомогти краще зрозуміти молекулярні механізми, що лежать в основі реакції рослин на стресові фактори навколишнього середовища.
Виклики та перспективи на майбутнє
Незважаючи на вражаючий прогрес, інтеграція штучного інтелекту в біологію рослин стикається з проблемами. Бракує оцифрованих зображень різних фізичних аспектів рослин, і важко знайти вчених, які розуміються і на біології, і на комп'ютерних науках. Крім того, науки про рослини часто не пропонують таких зарплат і фінансування, як у медичних дослідженнях.
Тим не менш, великі мовні моделі (ВММ), які є основою чат-ботів та інших інструментів ШІ, мають багатообіцяюче майбутнє. Ці моделі можуть дозволити розшифрувати мову ДНК і білків та зрозуміти взаємодію різних ділянок геному.
Останні досягнення в галузі штучного інтелекту та обчислювальних технологій дають змогу отримати більш детальне уявлення про рослини та їхню взаємодію з навколишнім середовищем. Ці технології мають потенціал революціонізувати біологію рослин, вивести більш стійкі культури та допомогти фермерам підготуватися до майбутнього в умовах зміни клімату та зростання населення планети. Хоча ще є певні проблеми, які необхідно подолати, майбутнє сільського господарства з цими новими інструментами є багатообіцяючим і захоплюючим.
Для отримання додаткової інформації про сучасні розробки в галузі біології рослин та штучного інтелекту відвідайте Конференція "Біологія рослин 2024(Біологія рослин 2024).