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L'apprentissage automatique rend le pesto encore plus délicieux
Mélanie Gonick
Qu'est-ce qui rend le basilic si bon ? Dans certains cas, c'est l'IA.
L'apprentissage automatique a été utilisé pour créer des plantes de basilic extra-délicieuses. Bien que nous ne puissions malheureusement pas rendre compte de première main du goût de l'herbe, l'effort reflète une tendance plus large qui implique l'utilisation de la science des données et de l'apprentissage automatique pour améliorer l'agriculture.
Les chercheurs à l'origine du basilic optimisé par l'IA ont utilisé l'apprentissage automatique pour déterminer les conditions de croissance qui maximiseraient la concentration des composés volatils responsables de la saveur du basilic. L'étude paraît dans le revue PLOS One aujourd'hui.
Le basilic a été cultivé dans des unités hydroponiques dans des conteneurs d'expédition modifiés à Middleton, Massachusetts. La température, la lumière, l'humidité et d'autres facteurs environnementaux à l'intérieur des conteneurs peuvent être contrôlés automatiquement. Les chercheurs ont testé le goût des plantes en recherchant certains composés par chromatographie en phase gazeuse et spectrométrie de masse. Et ils ont introduit les données résultantes dans des algorithmes d'apprentissage automatique développés au MIT et dans une société appelée Cognizant.
La recherche a montré, contre toute attente, que l'exposition des plantes à la lumière 24 heures sur 24 générait le meilleur goût. Le groupe de recherche prévoit d'étudier comment la technologie pourrait améliorer les capacités de lutte contre les maladies des plantes ainsi que la façon dont différentes flores peuvent réagir aux effets du changement climatique.
Nous sommes vraiment intéressés par la construction d'outils en réseau qui peuvent prendre l'expérience d'une plante, son phénotype, l'ensemble de stress qu'elle rencontre et sa génétique, et numériser cela pour nous permettre de comprendre l'interaction plante-environnement, a déclaré Caleb Harper , responsable du Media Lab du MIT Groupe OpenAg , dans un communiqué. Son laboratoire a travaillé avec des collègues de l'Université du Texas à Austin sur le papier.
L'idée d'utiliser l'apprentissage automatique pour optimiser le rendement et les propriétés des plantes prend rapidement son envol dans l'agriculture. L'année dernière, l'Université de Wageningen aux Pays-Bas a organisé une Serre autonome concours, dans lequel différentes équipes se sont affrontées pour développer des algorithmes qui ont augmenté le rendement des plants de concombre tout en minimisant les ressources nécessaires. Ils ont travaillé avec des serres où divers facteurs sont contrôlés par des systèmes informatiques.
Une technologie similaire est déjà appliquée dans certaines fermes commerciales, explique Naveen Singla, qui dirige une équipe de science des données axée sur les cultures chez Bayer, une multinationale allemande qui a acquis Monsanto l'année dernière. La saveur est l'un des domaines où nous utilisons fortement l'apprentissage automatique, pour comprendre la saveur de différents légumes, dit-il.
Singla ajoute que l'apprentissage automatique est un outil puissant pour la culture en serre, mais moins utile pour les champs ouverts. Ces environnements contrôlés sont l'endroit où vous pouvez faire beaucoup d'optimisation en comprenant les variables complexes, dit-il. Dans les environnements ouverts, il reste à savoir comment combler l'écart.
Harper a ajouté qu'à l'avenir, son groupe examinera la constitution génétique des plantes (quelque chose que Bayer intègre dans ses algorithmes) et qu'il cherchera à diffuser la technologie à tout le monde. Notre objectif est de concevoir une technologie open source à l'intersection de l'acquisition de données, de la détection et de l'apprentissage automatique, et de l'appliquer à la recherche agricole d'une manière qui n'a jamais été faite auparavant, a-t-il déclaré.