تحويل البيانات إلى غذاء باستخدام الذكاء الاصطناعي.. كيف ذلك؟

يمكن أن يحمل الذكاء الاصطناعي المفتاح لإطعام 10 مليارات شخص بحلول عام 2050 في مواجهة تغير المناخ والآفات ومسببات الأمراض سريعة التطور وفقا للباحثين في جامعة كوينزلاند.

قال البروفيسور لي هيكي من تحالف كوينزلاند للابتكار الزراعي والغذائي إن الذكاء الاصطناعي يوفر فرصا لتسريع تطوير النباتات والحيوانات عالية الأداء من أجل استدامة وربحية أفضل للمزرعة.

قال هيكي إن المزارعين واجهوا تحديات كبيرة بسبب تغير المناخ ومحاولات تحسين استدامة المحاصيل في المستقبل، فضلاً عن تقليل الأسمدة النيتروجينية.

أضاف: “نحن نرى الذكاء الاصطناعي على أنه تقنية واعدة حقًا لمساعدتنا على تسريع تطوير نباتات وحيوانات أكثر إنتاجية واستدامة”.

تابع: “يجمع المربون المليارات من نقاط البيانات، وهي وحدات منفصلة من المعلومات، والتي يمكن تحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتحويل هذا الكم الهائل من البيانات إلى معرفة لدعم القرارات الأكثر ذكاء في عملية التكاثر”.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد النباتات والحيوانات التي يمكن الاعتماد عليها لضمان تكاثر الجيل التالي بوفرة وسرعة.

قال البروفيسور هيكي إن تقنية “التكاثر السريع” المطورة حديثًا مكنت المربين من زراعة النباتات بسرعة، ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تسريع العملية بشكل أكبر، حيث يمكن أن تنمو في أي مكان بين أربعة وستة أجيال في السنة.

وأضاف: “بمجرد أن نعرف التقاطعات المستهدفة، لتجميع هذه السمات معًا بسرعة، يمكننا أن نجعل التهجينات بأسرع ما يمكن وأن نطور تلك المواد النباتية.”

وقال إن المشاريع الحالية مع مؤسسة أبحاث الحبوب والتنمية تدرس كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة بسرعة في إنتاج قمح وشعير مقاوم للأمراض لشركات التربية في أستراليا.

من المأمول أيضًا أن يكون للتكنولوجيا تطبيقات في تربية الحيوانات.

اقرأ أيضًا..

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

قال البروفيسور بن هايز، المخترع المشارك للتنبؤ الجينومي، إن الفريق حدد أربعة تطبيقات للذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها في تربية المحاصيل النباتية والماشية وتحويل البيانات إلى طعام.

أولاً، يمكن للتكنولوجيا أن تساعد المربين على تحديد السمات التي يجب أن تستهدفها وفق ما يريده المستهلك، عبر جمع تفضيلات ملايين الأشخاص.

ثانيًا، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي المربين في اختيار أفضل النباتات، من خلال تحليل الصور الملتقطة على نطاق واسع. لالتقاط التباين الجيني بين خطوط النباتات ذات الصلة وبعض السمات في الحيوانات التي نريدها.

قال البروفيسور هايز: “يمكنك التقاط صور لمحاصيل ذات أصناف مختلفة، مع مواد وراثية مختلفة، باستخدام طائرات بدون طيار، ثم معالجة تلك الصور إلى شيء يعد مؤشرًا على السمة”.

وأضاف: “على سبيل المثال، مدى كفاءة استخدام المحصول للمياه، وتبين أن الذكاء الاصطناعي مفيد حقًا لذلك.”

أما المجال الثالث فهو أخذ العلامات الجينية واستخدام تلك المعلومات للتنبؤ بمدى جودة الصنف للتكاثر.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحطيم المليارات من نقاط البيانات، لمساعدة العلماء على إجراء تنبؤات حول مدى جودة تنوع النبات في التكاثر.

قال البروفيسور هايز: “إذا حددت عدد التهجينات الممكنة التي يمكنك إجراؤها بين جميع النباتات المتاحة لديك، فسيكون ذلك بالمليارات”.

وأخيرًا،  التطبيق الرابع يمكن استخدمه لتغيير الطريقة التي يتعامل بها الباحثون مع التكاثر.

وقال هايز: “إنه تغيير من النظر إلى الخطوط الجينية الفردية إلى التفكير في التكاثر كمجموعة من قطع الحمض النووي المفيدة لسمات ما”.

وأضاف: “قد يكون لديك جزء كروموسوم جيد واحد في خط ليس جيدا بخلاف ذلك ، ولكن الذكاء الاصطناعي تحديد مسار العبور الأمثل لدمجه مع أجزاء أخرى عبر الجينوم وتطوير نمط جيني جديد ومتفوق.

وتابع: “يمكن التقدم بسرعة في عمليات التهجين اللازمة للجمع بين الذكاء الاصطناعي شرائح مفيدة مختارة باستخدام “التربية السريعة” التي تسمح للباحثين بتسليم أجيال متعددة بسرعة كبيرة.”

يجمع باحثو جامعة كوينزلاند بالفعل بين التربية السريعة الذكاء الاصطناعي في مشاريع القمح والشعير التي يدعمها استثمار مؤسسة أبحاث وتطوير الحبوب (GRDC) بالتعاون مع وزارة الزراعة ومصايد الأسماك في كوينزلاند.

قال البروفيسور هيكي: “إن دمج التربية السريعة مع علم الجينوم وعلى وجه الخصوص بالذكاء الاصطناعي هو الحدود الجديدة في تربية النباتات والحيوانات، حيث نستفيد من مجموعات البيانات الضخمة هذه”.

وتابع: “سيغير هذا قواعد اللعبة، حيث يجمع السمات المرغوبة معا بشكل أسرع من أي وقت مضى، خاصة عندما يتعلق الأمر بسمات متعددة تحكمها جينات متعددة.”