211service.com
Maskinlæring gjør pesto enda deiligere
Melanie Gonick
Hva gjør basilikum så god? I noen tilfeller er det AI.
Maskinlæring har blitt brukt til å lage basilikumplanter som er ekstra deilige. Selv om vi dessverre ikke kan rapportere førstehånds om urtens smak, reflekterer innsatsen en bredere trend som involverer bruk av datavitenskap og maskinlæring for å forbedre landbruket.
Forskerne bak den AI-optimaliserte basilikumen brukte maskinlæring for å bestemme vekstforholdene som ville maksimere konsentrasjonen av de flyktige forbindelsene som er ansvarlige for basilikumens smak. Studien vises i journal PLOS One i dag.
Basilikumen ble dyrket i hydroponiske enheter i modifiserte fraktcontainere i Middleton, Massachusetts. Temperatur, lys, fuktighet og andre miljøfaktorer inne i beholderne kan kontrolleres automatisk. Forskerne testet smaken til plantene ved å se etter visse forbindelser ved hjelp av gasskromatografi og massespektrometri. Og de matet de resulterende dataene inn i maskinlæringsalgoritmer utviklet ved MIT og et selskap kalt Cognizant.
Forskningen viste, kontraintuitivt, at å utsette planter for lys 24 timer i døgnet ga den beste smaken. Forskergruppen planlegger å studere hvordan teknologien kan forbedre plantenes sykdomsbekjempende evner, samt hvordan ulike floraer kan reagere på effektene av klimaendringer.
Vi er virkelig interessert i å bygge nettverksverktøy som kan ta en plantes erfaring, dens fenotype, settet av stress den møter og dens genetikk, og digitalisere det for å tillate oss å forstå plante-miljø-interaksjonen, sa Caleb Harper , leder for MIT Media Lab OpenAg-gruppen , i en pressemelding. Laboratoriet hans jobbet med kolleger fra University of Texas i Austin på papiret.
Ideen om å bruke maskinlæring for å optimalisere planteavling og egenskaper tar raskt av i landbruket. I fjor arrangerte Wageningen University i Nederland en Autonomt drivhus konkurranse, der forskjellige lag konkurrerte om å utvikle algoritmer som økte utbyttet av agurkplanter samtidig som de nødvendige ressursene ble minimalisert. De jobbet med drivhus hvor en rekke faktorer styres av datasystemer.
Lignende teknologi brukes allerede i noen kommersielle gårder, sier Naveen Singla, som leder et datavitenskapsteam med fokus på avlinger hos Bayer, et tysk multinasjonalt som kjøpte Monsanto i fjor. Smak er et av områdene der vi bruker maskinlæring i stor grad – for å forstå smaken til forskjellige grønnsaker, sier han.
Singla legger til at maskinlæring er et kraftig verktøy for drivhusdyrking, men mindre nyttig for åpne felt. Disse kontrollerte miljøene er hvor du kan gjøre mye av å optimalisere ved å forstå de komplekse variablene, sier han. I de åpne miljøene er det fortsatt et spørsmål hvordan vi kan tette gapet.
Harper la til at gruppen hans i fremtiden vil vurdere den genetiske sammensetningen av planter (noe som Bayer mater inn i sine algoritmer), og at de vil se etter å frigi teknologien til hvem som helst. Målet vårt er å designe åpen kildekode-teknologi i skjæringspunktet mellom datainnsamling, sansing og maskinlæring, og bruke det på landbruksforskning på en måte som ikke har blitt gjort før, sa han.