Что делает растения вкусными? Для ученых из Медиа-лаборатории Массачусетского технологического института требуется сочетание ботаники, алгоритмов машинного обучения и немного старой доброй химии.
Используя все вышеперечисленное, исследователи из Media Lab в рамках Инициативы по открытому сельскому хозяйству сообщают, что они создали базилик, который, вероятно, вкуснее любого, что вы когда-либо пробовали. Никаких генетических модификаций: исследователи использовали компьютерные алгоритмы для определения оптимальных условий выращивания, чтобы максимизировать концентрацию ароматических молекул, известных как летучие соединения.
Но это только начало для новой области «киберсельского хозяйства», - говорит Калеб Харпер, главный научный сотрудник медиа-лаборатории Массачусетского технологического института и директор группы OpenAg. Его группа сейчас работает над улучшением свойств трав для борьбы с болезнями человека, и они также надеются помочь производителям адаптироваться к изменяющемуся климату, изучая, как сельскохозяйственные культуры растут в разных условиях.
«Наша цель - разработать технологию с открытым исходным кодом на стыке сбора данных, датчиков и машинного обучения, а также применить ее к сельскохозяйственным исследованиям таким способом, которого раньше не было», - говорит Харпер. «Мы действительно заинтересованы в создании сетевых инструментов, которые могут использовать опыт растения, его фенотип, набор стрессов, с которыми оно сталкивается, и его генетику, а также оцифровывать это, чтобы позволить нам понять взаимодействие растения и окружающей среды».
В своем исследовании растений базилика, опубликованном в выпуске PLOS ONE от 3 апреля, исследователи, к своему удивлению, обнаружили, что растения, подвергающиеся воздействию света 24 часа в сутки, дают лучший вкус. Традиционные методы ведения сельского хозяйства никогда не дали бы такого понимания, говорит Джон де ла Парра, руководитель группы OpenAg и автор исследования.
«Вы не могли бы обнаружить это каким-либо другим способом. Если вы не находитесь в Антарктиде, у вас нет 24-часового фотопериода для проверки в реальном мире», - говорит он. «Чтобы это обнаружить, нужны были искусственные обстоятельства».
Харпер и Ристо Мииккулайнен, профессор компьютерных наук Техасского университета в Остине, являются старшими авторами статьи. Ариэль Джонсон, коллега директора Media Lab, и Эллиот Мейерсон из Cognizant Technology Solutions являются ведущими авторами, а Тимоти Савас, помощник по специальным проектам Open Agriculture Initiative, также является автором.
Максимум вкуса
Расположенные на складе в Миддлтоне, штат Массачусетс, растения OpenAg выращиваются в транспортных контейнерах, которые были модернизированы таким образом, чтобы можно было тщательно контролировать условия окружающей среды, включая свет, температуру и влажность.
У этого вида сельского хозяйства много названий - контролируемое экологическое сельское хозяйство, вертикальное сельское хозяйство, городское сельское хозяйство - и все еще остается нишевым рынком, но быстро растет, говорит Харпер. В Японии одна такая «фабрика растений» производит сотни тысяч кочанов салата каждую неделю. Однако было также много неудачных попыток, и очень мало обмена информацией между компаниями, работающими над созданием таких объектов.
Одной из целей инициативы Массачусетского технологического института является преодоление такого рода секретности путем предоставления свободного доступа ко всему оборудованию, программному обеспечению и данным OpenAg.
«Сейчас в сельскохозяйственном пространстве существует большая проблема с точки зрения отсутствия общедоступных данных, отсутствия стандартов в сборе данных и отсутствия обмена данными», - говорит Харпер. «Поэтому, хотя машинное обучение, искусственный интеллект и усовершенствованная разработка алгоритмов развивались так быстро, сбор хорошо помеченных, значимых сельскохозяйственных данных сильно отстает. Наши инструменты имеют открытый исходный код, и мы надеемся, что они будут распространяться быстрее и создадут возможность для совместной сетевой науки».
В исследовании PLOS ONE команда Массачусетского технологического института решила продемонстрировать осуществимость своего подхода, который включает выращивание растений в различных условиях в гидропонных контейнерах, которые они называют «пищевыми компьютерами». Эта установка позволяла им варьировать продолжительность освещения и продолжительность воздействия ультрафиолетового света. После того, как растения выросли, исследователи оценили вкус базилика, измерив концентрацию летучих соединений, обнаруженных в листьях, с использованием традиционных методов аналитической химии, таких как газовая хроматография и масс-спектрометрия. Эти молекулы содержат ценные питательные вещества и антиоксиданты, поэтому усиление вкуса может принести пользу для здоровья.
Вся информация, полученная в результате экспериментов с растениями, затем была передана в алгоритмы машинного обучения, разработанные командами Массачусетского технологического института и Cognizant (ранее Sentient Technologies). Алгоритмы оценили миллионы возможных комбинаций света и продолжительности УФ-излучения и создали наборы условий, которые максимизируют вкус, включая 24-часовой режим дневного света..
Двигаясь дальше вкуса, исследователи в настоящее время работают над созданием растений базилика с более высоким содержанием соединений, которые могут помочь в борьбе с такими заболеваниями, как диабет. Известно, что базилик и другие растения содержат соединения, которые помогают контролировать уровень сахара в крови, и в предыдущей работе де ла Парра показал, что эти соединения могут быть усилены различными условиями окружающей среды.
В настоящее время исследователи изучают влияние настройки других переменных окружающей среды, таких как температура, влажность и цвет света, а также влияние добавления растительных гормонов или питательных веществ. В одном исследовании они подвергают растения воздействию хитозана, полимера, содержащегося в панцирях насекомых, который заставляет растения вырабатывать различные химические соединения для защиты от нападения насекомых.
Они также заинтересованы в использовании своего подхода для увеличения урожайности лекарственных растений, таких как мадагаскарский барвинок, который является единственным источником противораковых соединений винкристина и винбластина.
«Вы можете рассматривать эту статью как начальный кадр для многих различных вещей, которые можно применять, и это демонстрация силы инструментов, которые мы создали до сих пор», - говорит де ла Парра. «Это был архетип того, что мы теперь можем делать в большем масштабе».
Климатическая адаптация
Еще одним важным применением кибер-сельского хозяйства, по словам исследователей, является адаптация к изменению климата. Хотя обычно требуются годы или десятилетия, чтобы изучить, как различные условия повлияют на урожай, в контролируемой сельскохозяйственной среде многие эксперименты можно провести за короткий период времени.
«Когда вы выращиваете что-то в поле, вы должны полагаться на погоду и другие факторы, чтобы сотрудничать, и вы должны ждать следующего вегетационного периода», - говорит де ла Парра. «С такими системами, как наша, мы можем значительно увеличить объем знаний, которые можно получить намного быстрее».
Команда OpenAg в настоящее время проводит одно такое исследование деревьев фундука для производителя конфет Ferrero, который потребляет около 25 процентов фундука в мире.
В рамках своей образовательной миссии исследователи также разработали небольшие «персональные пищевые компьютеры» - коробки, которые можно использовать для выращивания растений в контролируемых условиях и отправки данных команде Массачусетского технологического института. В настоящее время ими пользуются многие учащиеся старших и средних классов в Соединенных Штатах, среди сети различных пользователей, разбросанных по 65 странам, которые могут делиться своими идеями и результатами через онлайн-форум.
«Для нас каждая коробка - это точка данных, которую мы очень заинтересованы получить, но это также и платформа для экспериментов по обучению экологии, программированию, химии и математике по-новому», - Харпер. говорит.
Исследование финансировалось Target Corp., Lee Kum Kee He alth Products Group, Welspun, Sentient Technologies и Cognizant Technology Solutions.