Искусственный интеллект поможет создать эффективные культуры

Машинное обучение способно определять «важные гены», которые помогают выращивать сельскохозяйственные культуры с меньшим количеством используемых минеральных удобрений. Искусственный интеллект также способен предсказывать определенные признаки у растений и исходы болезней у животных, что может найти применение не только в сельском хозяйстве, но и в медицине.

Исследователи из Нью-Йоркского и Иллинойского университетов (США) совместно со своими тайваньскими коллегами попытались задействовать современные механизмы искусственного интеллекта, чтобы максимально точно предсказать реакцию организмов на изменения в питании, токсинах и подверженности патогенов. Для этого ученые сосредоточились на генах, чьи паттерны экспрессии сохраняются между различными видами растений. Таким образом удалось сократить размерность геномных данных и соответственно улучшить способность искусственного интеллекта определять гены, играющие непосредственную роль в появлении целевого признака.

Для экспериментальной проверки концепции исследователи провели опыты над резуховидкой (травянистое растение, часто используемое в качестве модельного организма в биологии) и кукурузой, являющейся основной сельскохозяйственной культурой в США. Моделирование с помощью искусственного интеллекта позволило существенно повысить способность системы предсказывать ключевые гены, отвечающие за чувствительность растений к азоту. Последний является жизненно важным элементом для здорового роста растений и основным компонентом в удобрениях.

В результате экспериментов было выявлено восемь основных факторов транскрипции азотной эффективности. Выяснилось, что измененная экспрессия генов в резуховидке или кукурузе может усилить рост растения в бедных азотом почвах. Испытания проводились как в лабораториях, так и на кукурузных полях Иллинойского университета.

«Теперь, когда мы можем более точно предсказывать, какие гибриды кукурузы более эффективно используют азотные удобрения в полях, мы можем быстро улучшить эту способность. Повышение азотной эффективности в кукурузе и других культурах предлагает три ключевых преимущества за счет снижения затрат фермеров, уменьшения загрязнения окружающей среды и сокращения выбросов парниковых газов в сельском хозяйстве», — рассказал Стефен Муз (Stephen Moose), профессор Иллинойского университета.

Помимо прочего ученым удалось доказать, что современные технологии машинного обучения могут быть успешно применены и для выявления ключевых генов и признаков в других сельскохозяйственных культурах.

Источник: News Medical Life Sciences