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El aprendizaje automático hace que el pesto sea aún más delicioso
melanie gonick
¿Qué hace que la albahaca sea tan buena? En algunos casos, es IA.
El aprendizaje automático se ha utilizado para crear plantas de albahaca que son extra deliciosas. Si bien lamentablemente no podemos informar de primera mano sobre el sabor de la hierba, el esfuerzo refleja una tendencia más amplia que implica el uso de la ciencia de datos y el aprendizaje automático para mejorar la agricultura.
Los investigadores detrás de la albahaca optimizada por IA utilizaron el aprendizaje automático para determinar las condiciones de crecimiento que maximizarían la concentración de los compuestos volátiles responsables del sabor de la albahaca. El estudio aparece en el Diario PLOS Uno hoy dia.
La albahaca se cultivó en unidades hidropónicas dentro de contenedores de envío modificados en Middleton, Massachusetts. La temperatura, la luz, la humedad y otros factores ambientales dentro de los contenedores podrían controlarse automáticamente. Los investigadores probaron el sabor de las plantas buscando ciertos compuestos mediante cromatografía de gases y espectrometría de masas. E introdujeron los datos resultantes en algoritmos de aprendizaje automático desarrollados en el MIT y una empresa llamada Cognizant.
La investigación mostró, de manera contraria a la intuición, que exponer las plantas a la luz las 24 horas del día generaba el mejor sabor. El grupo de investigación planea estudiar cómo la tecnología podría mejorar las capacidades de las plantas para combatir enfermedades, así como también cómo las diferentes floras pueden responder a los efectos del cambio climático.
Estamos realmente interesados en construir herramientas en red que puedan tomar la experiencia de una planta, su fenotipo, el conjunto de tensiones que enfrenta y su genética, y digitalizar eso para permitirnos comprender la interacción planta-ambiente, dijo Caleb Harper , jefe del Laboratorio de Medios del MIT Grupo OpenAg , en un comunicado de prensa. Su laboratorio trabajó con colegas de la Universidad de Texas en Austin en el papel.
La idea de utilizar el aprendizaje automático para optimizar el rendimiento y las propiedades de las plantas está despegando rápidamente en la agricultura. El año pasado, la Universidad de Wageningen en los Países Bajos organizó una Invernadero Autónomo concurso, en el que diferentes equipos compitieron para desarrollar algoritmos que aumentaran el rendimiento de las plantas de pepino y minimizaran los recursos necesarios. Trabajaron con invernaderos donde una variedad de factores son controlados por sistemas informáticos.
Ya se está aplicando una tecnología similar en algunas granjas comerciales, dice Naveen Singla, quien dirige un equipo de ciencia de datos centrado en cultivos en Bayer, una multinacional alemana que adquirió Monsanto el año pasado. El sabor es una de las áreas en las que usamos mucho el aprendizaje automático: para comprender el sabor de diferentes vegetales, dice.
Singla agrega que el aprendizaje automático es una herramienta poderosa para el cultivo en invernadero, pero menos útil para campos abiertos. En estos entornos controlados es donde puede optimizar mucho al comprender las variables complejas, dice. En los entornos abiertos, sigue siendo una pregunta cómo podemos cerrar la brecha.
Harper agregó que en el futuro su grupo considerará la composición genética de las plantas (algo que Bayer introduce en sus algoritmos) y que buscarán poner la tecnología a disposición de cualquiera. Nuestro objetivo es diseñar tecnología de código abierto en la intersección de la adquisición de datos, la detección y el aprendizaje automático, y aplicarla a la investigación agrícola de una manera que no se ha hecho antes, dijo.