Машинное обучение использовалось для создания очень вкусных растений базилика.
Хотя мы, к сожалению, не можем из первых рук сообщить о вкусе травы, усилия отражают более широкую тенденцию, которая включает использование науки о данных и машинного обучения для улучшения сельского хозяйства.
Исследователи, создавшие базилик, оптимизированный под ИИ, использовали машинное обучение, чтобы определить условия выращивания, которые максимизируют концентрацию летучих соединений, отвечающих за аромат базилика.
Базилик выращивали на гидропонике в модифицированных транспортных контейнерах в Миддлтоне, штат Массачусетс.
Исследователи проверили вкус растений, ища определенные соединения с помощью газовой хроматографии и масс-спектрометрии.
Исследование показало, вопреки интуиции, что растения, находящиеся на свету 24 часа в сутки, дают лучший вкус.
Идея использования машинного обучения для оптимизации урожайности и свойств растений быстро набирает обороты в сельском хозяйстве.
Сингла добавляет, что машинное обучение — мощный инструмент для выращивания в теплицах, но менее полезный для открытого грунта.
