Inteligjenca artificiale dhe gjenetika mund t’i ndihmojnë fermerët të kultivojnë misër me më pak plehra

Shkencëtarët në Universitetin e Nju Jorkut po përdorin inteligjencën artificiale për të përcaktuar se cilat gjene rregullojnë efikasitetin e përdorimit të azotit në misër, me qëllim që t’i ndihmojnë fermerët të përmirësojnë rendimentet e të korrave dhe të minimizojnë kostot e plehrave të azotit.

“Duke identifikuar gjenet që janë të rëndësishme për përdorimin e azotit, ne mund të zgjedhim ose edhe të modifikojmë disa gjene për të përmirësuar efikasitetin e përdorimit të azotit në kulturat kryesore amerikane si misri”, tha Gloria Coruzzi, një profesoreshë në Universitetin e Nju Jorkut dhe autore kryesore e studimit.

Në 50 vitet e fundit, fermerët kanë rritur rendimentet e të korrave falë përmirësimeve të mëdha në kultivimin e bimëve dhe plehrave.

Megjithatë, shumica e kulturave bujqësore përdorin vetëm rreth 55% të azotit në plehun që fermerët aplikojnë në fushat e tyre, ndërsa pjesa tjetër përfundon në tokën përreth. Kur azoti depërton në ujërat nëntokësore, ai mund të ndotë ujin e pijshëm dhe të shkaktojë dëm. Për më tepër, azoti i papërdorur që mbetet në tokë shndërrohet në oksid azoti, një gaz serrë i fuqishëm që është 265 herë më efektiv në bllokimin e nxehtësisë gjatë një periudhe 100-vjeçare sesa dioksidi i karbonit.

Shtetet e Bashkuara janë prodhuesi kryesor në botë i misrit. Kjo kulturë e rëndësishme bujqësore kërkon sasi të mëdha azoti për t’u rritur, por shumica e plehrave të përdorura për misrin nuk absorbohen ose përdoren. Efikasiteti i ulët i përdorimit të azotit nga misri përbën një sfidë financiare për fermerët, duke pasur parasysh kostot në rritje të plehrave – shumica e të cilave importohen – dhe gjithashtu rrezikon të dëmtojë tokën, ujin, ajrin dhe klimën.

Për të adresuar këtë sfidë te misri dhe kulturat e tjera, studiuesit në Universitetin e Nju Jorkut kanë zhvilluar një proces të ri që integron gjenetikën e bimëve me të mësuarit automatik, një lloj inteligjence artificiale që zbulon modele në të dhëna – në këtë rast, për të lidhur gjenet me një tipar (efikasiteti i përdorimit të azotit).

– Tipare të tilla si efikasiteti i përdorimit të azotit ose fotosinteza nuk kontrollohen kurrë nga një gjen i vetëm. “Bukuria e procesit të të mësuarit automatik qëndron në faktin se ai mëson grupe gjenesh që janë kolektivisht përgjegjëse për një tipar të caktuar, dhe gjithashtu mund të identifikojë faktorin ose faktorët e transkriptimit që kontrollojnë këto grupe gjenesh”, theksoi Coruzzi.

Studiuesit trajnuan modele të të mësuarit automatik për të identifikuar gjenet që i përgjigjen azotit, si dhe faktorët e transkriptimit që rregullojnë gjenet, të cilat janë të rëndësishme për efikasitetin e përdorimit të azotit (NUE).

– Duke analizuar hibridet e misrit në fazën e fidanit, u përpoqëm të shihnim nëse shprehja e gjeneve të identifikuara që janë të rëndësishme për efikasitetin e përdorimit të azotit është e lartë, kështu që në vend që t’i mbjellim ato në fushë dhe të matim përdorimin e azotit nga ana e tyre, mund të përdorim shënjues molekularë për të zgjedhur hibridet në fazën e fidanit që janë më efikasë në përdorimin e azotit, dhe më pas të mbjellim ato varietete. Kjo jo vetëm që do të rezultojë në kursime kostosh për fermerët, por do të zvogëlojë edhe efektet e dëmshme të ndotjes së ujërave nëntokësore nga azoti dhe emetimet e gazrave serrë nga oksidi i azotit – përfundoi Koruci.