华中农业大学等研究团队利用AI技术推动作物改良，助力粮食安全

农业是人类赖以生存的根基，而随着全球人口的不断增长和气候变化的加剧，粮食安全问题愈发凸显。某些传统作物改良方法受到自然条件和植株固有潜力的制约，难以在当前形势下有效应对粮食需求的上升。面对这一挑战，华中农业大学联合中国科学院等研究机构，开始探索如何将人工智能（AI）与基因组编辑等现代生物技术相结合，推动作物改良，助力全球粮食安全。

在2025年7月23日的《Nature》上，这一团队以“Integrated biotechnological and AI innovations for crop improvement”这一主题发布了科研成果，深入探讨了AI在作物改良中的应用潜力和实际案例。研究中提到，面对人均耕地面积逐年减少及气候极端事件频发的挑战，采用单一遗传信息进行作物改良的传统方法已显得极为不足。

在过去一个世纪，杂交育种曾一度成为推动农业进步的一项重要技术，通过将不同基因型的亲本杂交，农业工作者取得了显著的成果。随着作物遗传背景的复杂性增加，如何从多层次和多角度整合不同的基因资源，显得愈加重要。研究者们运用了包括基因组学、转录组学、蛋白质组学，以及表观遗传学等技术，通过整合应用AI模型，识别影响作物产量和抗病性的关键基因，为作物改良提供了新的视角。

随着基因组编辑技术的快速发展，科研团队能够精准地修改作物基因组，赋予其新的特性和抗性。借助AI技术的强大计算能力，研究者能够分析大量的数据，以揭示作物表型、基因组和环境因子之间的复杂关系。这种整合能力为传统的育种过程注入了新的活力，大幅提高了育种的效率和成功率。

AI在作物改良中的应用价值开始逐渐显现。例如，通过深度学习算法，AI能够快速分析和筛选出具备潜在优势的作物性状，进而指导育种人员在大规模数据中优先选择最具价值的改良目标。通过构建假设模型，研究团队能够利用多模态数据进行训练，全面整合农业领域的资源与技术，以期为作物改良设计出最优方案。

AI在作物改良应用中同样面临一些挑战。可靠的训练数据相对短缺，导致AI模型的建立和训练过程可能出现偏差。生物系统的复杂性也可能给结果的准确性带来影响。因此，研究者需要探索开发低成本的高通量测试系统、设计创新的模型架构，并运用迁移学习等方法进行快速优化。

在确保安全性的前提下，AI模型的创造和优化将成为未来植物科学研究的新方向。通过高效的数据处理和深度学习分析，AI不仅能够发现潜在的作物改良路径，还能预测植物对环境变化的反应，进而为育种过程提供科学依据。从头设计的蛋白质虽然带来了生物安全风险，但结合严格的管控和监管政策，可以最大程度地降低相关担忧。

除了科学技术的应用，项目组也强调了人文参与的重要性。在全球粮食安全的背景下，农业相关技术的推广和应用不仅需要科学家的努力，更需政策制定者、管理者和社会各界的协同合作。合理规划政策，积极投入相关技术的研发和应用，将为全球农业的可持续性发展提供保障。

AI辅助作物改良的前景广阔，但要充分发挥其潜力，仍需在研发的过程中与可持续农业的最佳实践相结合。通过政策引导和社会关注，确保人工智能技术在作物改良中的应用不仅能提升产量、增强抗性，还能在满足生态要求的基础上，实现长期的全球粮食安全。未来，华中农业大学和中国科学院的合作，将持续推动农业科技的进步，让AI赋能的作物改良有望为这项古老而重要的事业带来新的生机与希望。