改善与网络农业的味道

进入什么植物味道好吗?麻省理工学院媒体实验室的科学家,需要结合植物学、机器学习算法,一些老式的化学。

使用所有上述情况,媒体实验室的开放农业计划的研究人员报告说,他们已经创建了罗勒植物可能比你曾经尝过更美味。不涉及转基因:研究人员使用计算机算法来确定最优生长条件最大化可口的分子称为挥发性化合物的浓度。

但这仅仅是开始新领域的“网络农业,”哈珀迦勒说,麻省理工学院的媒体实验室主要研究科学家和主任OpenAg组。他的团队目前正在加强人类防病的草药,他们也希望帮助种植者适应不断变化的气候条件下,研究在不同条件下作物生长。

“我们的目标是设计的开源技术的交叉数据采集、传感、机器学习,并应用到农业研究,以前没有做过的,”哈珀说。“我们真正感兴趣的建筑网络工具,可以把工厂的经验,其表型,强调它遇到,集及其遗传学和数字化,让我们理解植物环境的相互作用。”

罗勒植物在他们的研究发表在4月3日出版的《公共科学图书馆•综合》,研究人员发现,令他们吃惊的是,一天24小时让植物光产生最好的味道。传统农业技术就不会产生洞察力,John de la Parra说,研究铅OpenAg集团和这项研究的一位作者。

“你不可能发现任何其他方式。除非你是在南极洲,没有24小时光周期测试在现实世界中,”他说。“你必须人工环境以发现。”

哈珀和Risto Miikkulainen,教授计算机科学在德克萨斯大学奥斯汀分校,是论文的资深作者。阿里尔约翰逊,主管媒体实验室的研究员,和艾略特Meyerson认识到技术的解决方案是主要作者,和盖萨瓦河,特殊项目助理开放农业计划,也是一个作家。

最大化的味道

位于一个仓库MIT-Bates实验室在米德尔顿,马萨诸塞州的OpenAg植物种植在集装箱已经改进的环境条件,包括光、温度、湿度,可以仔细控制。

这种农业有很多名字——可控环境农业,垂直农业、都市农业仍然是一个利基市场,但增长迅速,哈珀说。在日本,一个这样的“植物工厂”生产成千上万的每周的生菜。然而,也有许多失败的努力,很少有企业之间的信息共享努力开发这些类型的设施。

麻省理工学院项目的一个目标是克服这种保密,让所有的OpenAg硬件、软件和数据免费提供。

”现在是一个大问题在农业领域方面缺乏公开的数据,数据收集、缺乏标准和缺乏数据共享,”哈珀说。“所以当机器学习和人工智能和先进的算法设计已经那么快,well-tagged的集合,有意义的农业数据。我们的工具是开源的,希望他们能够更快地传播和创造的能力一起做网络科学。”

在《PLOS ONE》杂志上发表的研究中,麻省理工学院的团队开始着手证明其方法的可行性,包括种植植物水培容器在不同的条件下,他们称之为“食物电脑。“这个设置允许他们改变光的持续时间和暴露于紫外线的持续时间。植物被成年后,研究人员评估罗勒的味道通过测量挥发性化合物的浓度在叶子,发现使用传统分析化学气相色谱和质谱等技术。这些分子包含有价值的营养和抗氧化剂,所以加强味道还可以提供健康福利。

所有的信息从工厂实验然后送入机器学习算法,麻省理工学院和认识到(以前的技术)团队开发。算法评估数百万可能的组合的光和紫外线时间和生成集的条件下最大化味道,包括24小时日光政权。

超越味道,研究人员正致力于开发罗勒植物水平较高的化合物,可以帮助对抗疾病,如糖尿病。罗勒和其他植物已知含有的成分,可以帮助控制血糖,在以前的工作,de la Parra表明这些化合物的提高可通过不同的环境条件。

研究人员目前正在研究的影响优化其他环境变量如温度、湿度、光的颜色,以及添加植物激素或营养物质的影响。在一项研究中,他们是壳聚糖暴露的植物,昆虫中的一种聚合物壳,使植物产生不同的化合物来抵御昆虫攻击。

他们也有兴趣使用他们的方法来提高产量等药用植物长春花,这是唯一来源的抗癌化合物长春新碱和长春花碱。

“你可以看到这篇文章的第一枪可以应用许多不同的东西,这是一个展览的力量的工具,我们已经建立了到目前为止,”de la Parra说。“这是我们现在可以做的原型在更大的范围内。”

这种方法提供了另一种基因改良的作物,这种技术并不是每个人都适应,巴拉巴斯说,东北大学网络科学教授。

“本文运用现代思想在数字农业系统地改变我们所吃的植物的化学成分通过改变环境条件的植物生长。这表明我们可以利用机器学习和控制条件找到“风水宝地”,也就是说,该计划的条件最大化味道和收益,”巴斯说,他没有参与这项研究。

适应气候变化

网络农业的另一个重要应用,研究人员说,是适应气候变化。虽然它通常需要几年或几十年研究不同条件下将如何影响作物,在农业环境控制,许多实验可以在很短的时间内完成。

“当你成长在一个字段,你必须依靠天气和其他因素配合,你必须等待下一个生长季节,”de la Parra说。“像我们这样的系统,我们可以大大增加的知识,可以获得更快。”

OpenAg团队目前正在执行这样一个研究榛子树为糖果制造商费列罗,这消耗了世界上25%的榛子。

作为他们的教育使命的一部分,研究人员也发达的食物“个人电脑”——小盒子可以用来种植植物的条件下进行,并将数据发送回麻省理工学院的团队。这些都是现在使用的许多高中和初中学生在美国,在多样化的网络用户遍布65个国家,谁能分享他们的想法和结果通过一个在线论坛。

“对我们来说,每一个盒子是一个点数据,我们很感兴趣,但它也是一个平台的实验教学环境科学、编码、化学和数学的新方式,”哈珀说。

这篇文章被转载材料所提供的麻省理工学院的。注:材料可能是长度和内容的编辑。为进一步的信息,请联系引用源。

参考
阿里尔·j·约翰逊,艾略特迈尔逊,蒂莫西·l·萨瓦河John de la Parra Risto Miikkulainen,迦勒b·哈珀。Flavor-cyber-agriculture:优化植物代谢物在开源控制环境通过代孕建模。《公共科学图书馆•综合》,2019;14 (4):e0213918 DOI: 10.1371 / journal.pone.0213918。