Das ist Basilikum. Sie kennen wahrscheinlich diese Pflanze, die einen sehr ungewöhnlichen Geschmack und Geruch hat. Oder probieren Sie es sogar als Teil von Salaten oder Gerichten mit Pesto-Sauce. Wissenschaftler des Antidisziplinären Forschungslabors des Massachusetts Institute of Technology (MIT Media Lab) behaupten jedoch, dass sie Basilikumbüsche züchten konnten, die schmackhafter und aromatischer sein werden als alles, was Sie zuvor gesehen haben. Es wurden keine genetischen Experimente durchgeführt. Wissenschaftler verwendeten Computeralgorithmen, um die bequemsten Bedingungen für den Anbau von Basilikum zu simulieren und wiederherzustellen. Das heißt, die Ergebnisse wurden durch eine Kombination aus Botanik, Maschinenalgorithmen und der guten alten Chemie erzielt. Eine ausgezeichnete Alternative zur genetischen Veränderung von Pflanzen sind Methoden, die nicht jeder mag.
Wie war es
OpenAg-Mitarbeiter bauten Basilikum auf Hydroponikfarmen in speziell ausgestatteten Versandbehältern in Middleton, Massachusetts, an. Temperatur, Licht, Luftfeuchtigkeit und andere Umgebungsfaktoren in den Behältern werden durch Automatisierung gesteuert. Daher werden Hydroponikbehälter im Labor einfach als „Lebensmittelcomputer“ bezeichnet.
Mit diesen Einstellungen konnten sie die Beleuchtungsdauer und die Dauer der Exposition gegenüber ultravioletter Strahlung ändern. Sobald die Pflanzen gezüchtet waren, bewerteten die Forscher den Geschmack von Basilikum durch Messung der Konzentration flüchtiger Verbindungen in den Blättern unter Verwendung traditioneller analytischer chemischer Methoden: Gaschromatographie und Massenspektrometrie.
Alle Informationen aus den Experimenten in der Anlage wurden dann in Algorithmen für maschinelles Lernen eingeführt, die von den Teams MIT und Cognizant (ehemals Sentient Technologies) entwickelt wurden. Die Algorithmen bewerteten Millionen möglicher Kombinationen von Lichtdauer und Ultraviolett und erzeugten Sätze von Bedingungen, die den Geschmack maximieren würden, einschließlich eines 24-Stunden-Tageslichtregimes. Die Studie zeigte, dass die Wirkung von Licht auf Pflanzen für 24 Stunden am Tag den besten Geschmack und die besten aromatischen Eigenschaften von Basilikum bietet.
Denken Sie nicht, alles endet damit, die Vorteile des 24-Stunden-Beleuchtungsmodus für den Geschmack und das Aroma von Basilikum zu beweisen. Wissenschaftler untersuchen die Auswirkungen von Änderungen anderer Umweltfaktoren - Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Farbe des Lichts - auf Pflanzen sowie die Auswirkungen der Zugabe von Pflanzenhormonen oder Nährstoffen. In einem Experiment werden Pflanzen beispielsweise Chitosan ausgesetzt, einem Polymer in Insektenschalen, das bewirkt, dass eine Pflanze verschiedene chemische Verbindungen produziert, die Insektenbefall verhindern.
Wissenschaftler arbeiten auch daran, Basilikumpflanzen mit einem höheren Gehalt an Verbindungen zu schaffen, die im Kampf gegen Diabetes und andere komplexe Krankheiten helfen können. Basilikum und andere Pflanzen enthalten bekanntermaßen wertvolle Nährstoffe und Antioxidantien sowie Verbindungen, die zur Kontrolle des Blutzuckers beitragen. In einer seiner wissenschaftlichen Arbeiten zeigte der Leiter der OpenAg-Forschungsgruppe, John de la Parra, dass diese Verbindungen durch veränderte Umweltbedingungen stimuliert werden können. Die Arbeit zur Verbesserung des Geschmacks kann also durchaus zur Schaffung eines gesünderen Produkts führen.
Die Forscher sind auch daran interessiert, mit ihrem Ansatz den Ertrag von Heilpflanzen zu steigern. Von besonderem Interesse ist das Immergrün von Madagaskar, das die einzige Quelle für Antikrebsverbindungen von Vincristin und Vinblastin ist.
Moderne Ideen in der digitalen Landwirtschaft werden verwendet, um die chemische Zusammensetzung der Pflanzen, die wir essen, systematisch zu ändern, indem die Umweltbedingungen geändert werden, unter denen die Pflanzen wachsen. Dies zeigt, dass wir maschinelles Lernen und gut kontrollierte Bedingungen nutzen können, um „Sweet Spots“ zu finden, dh die Bedingungen, unter denen ein Plan den Geschmack, den Ertrag und die Nützlichkeit von Pflanzen maximiert.
Die Idee, maschinelles Lernen zur Optimierung von Ernteerträgen und Pflanzeneigenschaften einzusetzen, gewinnt in der Landwirtschaft rasch an Bedeutung. Und wir haben bereits über
einige landwirtschaftliche Technologien geschrieben , die auf künstlicher Intelligenz basieren. Das Haupthindernis für die Entwicklung all dieser Technologien ist jedoch seltsamerweise die schwache Informationsinteraktion. Mangel an öffentlich verfügbaren Daten, Datenerfassungsstandards für den Datenaustausch - all dies behindert die Entwicklung der Wissenschaft.
In einigen kommerziellen Betrieben wird die intelligente Gewächshaustechnologie jedoch bereits eingesetzt, sagt Naveen Single, der eine Gruppe von Pflanzenwissenschaftlern bei Bayer leitet, einem deutschen Unternehmen, das im vergangenen Jahr das Biotechnologieunternehmen Monsanto übernommen hat. "Geschmack ist ein Bereich, in dem wir maschinelles Lernen intensiv nutzen", sagt er. Und er fügt hinzu, dass maschinelles Lernen ein leistungsfähiges Werkzeug für das Wachstum in Gewächshäusern ist, aber für offene Felder weniger nützlich. Auf diesem Gebiet suchen Wissenschaftler immer noch nach Wegen, um die Qualität und Quantität der Ernte zu verbessern.
Klimaanpassung
Forscher sagen, dass eine weitere wichtige Entwicklungsrichtung für die Cyber-Landwirtschaft die Anpassung an den Klimawandel ist. Obwohl es normalerweise Jahre oder sogar Jahrzehnte dauert, um zu untersuchen, wie sich unterschiedliche Bedingungen auf Pflanzen auswirken, können viele kontrollierte Experimente für einen kurzen Zeitraum in einer kontrollierten Umgebung durchgeführt werden.
„Wenn Sie Dinge auf dem Feld anbauen, müssen Sie sich auf das Wetter und andere Faktoren verlassen, um zusammenzuarbeiten, und Sie müssen auf die nächste Vegetationsperiode warten. Mit Systemen wie unserem können Sie in kurzer Zeit mehr Daten erhalten“, sagt de la Parra
Das OpenAg-Team führt derzeit eine dieser Haselnussforschungen für den Ferrero-Süßwarenhersteller durch, der etwa 25% der weltweiten Haselnussproduktion verbraucht.
Im Rahmen ihrer Bildungsmission entwickelten die Forscher auch kleine „Lebensmittelcomputer“ - Boxen, mit denen Pflanzen in einer kontrollierten Umgebung gezüchtet werden können, während Daten an das MIT-Team gesendet werden (
Video ). Solche
Geräte werden von vielen Highschool- und Highschool-Schülern in den USA verwendet, und Aktivisten aus 65 Ländern haben sie ebenfalls erhalten. Sie teilen ihre Ideen und Ergebnisse in einem speziellen Forum.
"Für uns ist jede Box eine Datenquelle, die wir wirklich untersuchen möchten, aber sie ist auch eine Plattform für Experimente, ein neues Werkzeug für den Unterricht in Biowissenschaften, Programmierung, Chemie und Mathematik", sagte Harper, Chief Research Officer am MIT Media Lab und Direktor von OpenAg .
Gibt es etwas anderes als Gemüse und Nüsse?
Es gibt. Cloud4Y hat bereits über Bier gesprochen. Und IBM präsentierte zum Beispiel Vkusobot - AI, das das Wissen von Weltexperten auf dem Gebiet der Lebensmittel, Köche und Verkoster lud. Das Ziel von Wissenschaftlern ist es, künstliche Intelligenz zu schaffen, die Gewürze verbessern und dann - neue Geschmäcker entwickeln kann.
Vkusobot erzeugt Kombinationen, an die die Leute nicht gedacht haben. Wir sind voreingenommen, wir haben Lieblingsgewohnheiten, Geschmäcker, Aromen. AI hat diese Vorurteile nicht und ist daher bereit für Experimente. Wie läuft das
Geschmack:
- bestimmen, welche Zutaten zusammen verwendet werden;
- wird austauschbar austauschbar finden;
- Geben Sie die gewünschte Form des spezifischen Inhaltsstoffs im Produkt an (Pulver, Essenz, Getreide).
Wenn Sie von Lebensmitteln ablenken, können Sie das pharmazeutische Startup Insilico Medicine und die von ihm geschaffene künstliche Intelligenz GENTRL erwähnen, die in 21 Tagen
sechs neue Verbindungen zur Bekämpfung von Fibrose und anderen Krankheiten gefunden haben. Dies ist jedoch immer noch auf dem theoretischen Niveau - die gefundenen Behandlungsmethoden müssen noch umfassenden Tests unterzogen werden.
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