这是罗勒。 您可能熟悉这种植物，它的味道和气味非常不同。 甚至尝试将其作为沙拉或香蒜酱菜肴的一部分。 但是，麻省理工学院反学科研究实验室（MIT Media Lab）的科学家声称 ，他们能够种植罗勒灌木丛，这种罗勒灌木丛比以往任何时候都更美味，更芳香。 没有进行遗传实验。 科学家使用计算机算法来模拟和重建最舒适的罗勒生长条件。 也就是说，结果是通过结合植物学，机器算法和良好的旧化学方法而获得的。 并非所有人都喜欢的方法是作物遗传改良的绝佳替代方法。
怎么样了
OpenAg的员工在马萨诸塞州米德尔顿市配备了特殊装备的运输容器中的水培农场种植罗勒。 容器内的温度，光线，湿度和其他环境因素均由自动化控制。 因此，实验室内的水培容器简称为“食品计算机”。
这些设置允许他们更改照明时间和紫外线照射时间。 植物长大后，研究人员通过使用传统的分析化学方法（气相色谱法和质谱法）测量叶子中发现的挥发性化合物的浓度来评估罗勒的味道。
然后，将来自工厂实验的所有信息引入到MIT和Cognizant团队（以前称为Sentient Technologies）开发的机器学习算法中。 该算法评估了数百万种可能的光持续时间和紫外线的组合，并生成了可最大化味道的多种条件，包括24小时日光疗法。 研究表明，一天24小时对植物的光照效果可提供最佳的罗勒口味和芳香品质。
不要以为，这一切都以证明24小时照明模式对罗勒的味道和香气有好处。 科学家正在研究其他环境因素（温度，湿度和光的颜色）变化对植物的影响，以及添加植物激素或营养素的影响。 例如，在一个实验中，植物被暴露在壳聚糖中，壳聚糖是一种在昆虫壳中发现的聚合物，可导致植物产生各种防止昆虫侵袭的化合物。
科学家们还在努力创造具有更高含量化合物的罗勒植物，这些化合物可以帮助抗击糖尿病和其他复杂疾病。 众所周知，罗勒和其他植物含有宝贵的营养物质和抗氧化剂，以及有助于控制血糖的化合物。 OpenAg研究小组的负责人约翰·德拉帕拉（John de la Parra）在他的一项科学著作中表明，可以通过改变环境条件来刺激这些化合物。 因此，改善口味的工作完全有能力创造出更健康的产品。
研究人员也对使用他们的方法来增加药用植物的产量感兴趣。 特别令人感兴趣的是马达加斯加的长春花，这是长春新碱和长春碱的抗癌化合物的唯一来源。
数字农业中的现代思想被用来通过改变植物生长的环境条件来系统地改变我们食用植物的化学成分。 这表明我们可以使用机器学习和良好控制的条件来找到“最佳位置”，即计划使植物的味道，产量和有用性最大化的条件。
利用机器学习来优化作物产量和植物特性的想法正在农业中迅速发展。 而且我们已经写了
一些基于人工智能的
农业技术 。 但奇怪的是，阻碍所有这些技术发展的主要因素是薄弱的信息交互。 缺乏公开可用的数据，用于数据交换的数据收集标准-所有这些都阻碍了科学的发展。
但是，智能温室技术已经在一些商业农场中使用，Naveen Single说道，他领导了德国拜耳公司的一组作物科学家，该公司去年收购了生物技术公司孟山都。 他说：“口味是我们广泛使用机器学习的领域。” 他补充说，机器学习是在温室中生长的有力工具，但对空旷地却没什么用。 在田间，科学家们仍在寻找改善作物质量和数量的方法。
气候适应
研究人员说，网络农业的另一个主要发展方向是适应气候变化。 尽管通常需要花费数年甚至数十年的时间来研究不同条件如何影响农作物，但是可以在受控环境中短时间内进行许多受控实验。
“当您在田间种植事物时，您必须依靠天气和其他因素共同努力，并且必须等待下一个生长季节。借助像我们这样的系统，您可以在短时间内获得更多数据，”德拉说。帕拉
OpenAg团队目前正在为费雷罗糖果制造商进行榛子研究之一，该制造商消耗了世界榛子产量的25％。
作为其教育使命的一部分，研究人员还开发了小型“食物计算机”-可以在受控环境中种植植物的盒子，同时将数据发送给MIT团队（
视频 ）。 美国许多高中生都使用这种
设备 ，来自65个国家/地区的活动家也收到了这种设备。 他们在一个专门的论坛上分享他们的想法和结果。
麻省理工学院媒体实验室首席研究员，OpenAg主任哈珀说：“对我们来说，每个盒子都是我们真正想研究的数据源，但它也是实验的平台，是教授生物科学，程序设计，化学和数学的新工具。” 。
除了果蔬和坚果以外，还有其他东西吗？
有。 Cloud4Y已经
谈论过啤酒。 例如，IBM展示了Vkusobot-AI，它承载了食品，厨师和品尝者领域的世界专家的知识。 科学家的目标是创造可以改善调味料的人工智能，然后-开发新口味。
Vkusobot生成了人们从未想到的组合。 我们有偏见，我们有喜欢的习惯，口味和香气。 AI没有这些偏见，因此可以进行实验了。 怎么样了
味道：
- 确定哪些成分一起使用；
- 将发现可互换的可互换；
- 表示产品中特定成分（粉末，香精，谷物）的所需形式。
如果您从食物上分散注意力，您可以提及制药公司Insilico Medicine和他创建的人工智能GENTRL，该公司在21天之内
发现了六种新化合物来对抗纤维化和其他疾病。 但是，这仍然是理论上的水平-找到的治疗方法仍必须经过全面测试。
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