华中农业大学与中科院联合探讨AI驱动的作物改良新技术

近年来，农业作为人类生存和发展的基石，其重要性愈发突出。面对全球气候变化、人口增长及资源限制等挑战，传统的作物改良方式逐渐显得力不从心，已无法满足现代社会对粮食安全的迫切需求。在如此背景下，华中农业大学与中国科学院的联合研究，将人工智能技术与作物改良相结合，为解决这一问题提供了新的视角和方法。

在本次合作中，研究团队深入探讨了基因组编辑技术的应用，旨在通过Artificial Intelligence（AI）模型，将从基因组编辑中提取的精英基因整合入现有及新驯化的基因组中，以提升作物的品质与产量。他们的研究成果以《Integrated biotechnological and AI innovations for crop improvement》为题，于2023年7月23日刊登在《Nature》杂志上，受到广泛关注。

随着人均耕地面积的逐年减少，加之极端气候事件、病虫灾害的频繁发生，粮食生产正面临前所未有的压力。尽管上世纪的杂交育种方法利用不同基因型的亲本系，提高了作物的杂种优势，但传统的作物改良往往局限于单一的遗传信息，难以深入理解作物的复杂性状。这便要求研究者们采用更为综合的策略，从多角度出发，对作物进行更加科学的改良。

借助现代生物技术，特别是基因组学、转录组学、蛋白质组学等技术的进步，研究人员得以全面剖析作物的生物学特性，深入了解基因表达及其代谢路径，从而绘制出更精准的作物性状图谱，识别对产量和抗逆性有决定影响的关键基因及通路。

在这一研究框架下，基因组编辑技术成为了一种强大的作物改良工具。它可以对作物基因组进行精确高效的修改，赋予作物新的抗性或改良某些不良性状。同时，基于AI的技术也在不断优化作物的生理功能，提高其抗逆性和资源利用效率。尤其在蛋白质工程领域，AI正通过高效的特征识别和合成设计，推动着这一技术的快速发展。

尽管AI在许多领域取得了令人瞩目的成果，其在作物改良中的应用仍面临挑战。例如，可靠的训练数据短缺、复杂的生物系统等问题，都制约了AI模型在农业应用中的进一步发展。为了应对这些问题，未来的研究者应致力于开发低成本的高通量测试系统，设计创新的模型架构，运用迁移学习快速调整模型，并探索可解释的模型评估机制。

在作物改良的蛋白质设计中，AI的应用尚处于起步阶段，值得引起重视的是，植物在这一领域具有独特的优势，例如更简单的表达系统，不易引发免疫反应等。在植物学领域，AI可以应用于多种场景，帮助开发新型植物激素、生物传感器等，从而推动农业科技进步。

虽然从头设计的蛋白质在生物安全上可能引发一定问题，但针对这一风险，可以通过限制设计蛋白质的用途与应用范围，制定严格的相关规章措施，以确保在转录和翻译层面严控，从而减少公众对转基因作物的担忧。

人工智能在农业中的潜在应用不仅限于数据处理。通过深度学习算法，AI可以挖掘海量数据中的潜在模式，帮助提升作物改良的预测能力。在大规模数据分析中，AI能够有效筛选出最具潜力的作物性状，显著提升育种效率。

在本次研究中，团队设计了一个假设的AI模型，通过融合多模态数据对模型进行训练，整合了一系列与作物改良相关的农业领域知识。在模型运行时，研究者可将目标作物或通过从头驯化培育的新底盘作物的多模态数据输入系统，并与AI模型进行互动设定合适的育种目标。AI模型将依据输入信息生成一套全面的作物改良方案，按照特定需求优先使用不同的技术具体实施，比如传统育种方法的运用，进行智能化的作物育种。

华中农业大学与中国科学院此次合作研究为推动AI在农业特别是作物改良中的应用开辟了新的可能。未来，人工智能辅助的作物改良程序，必将与可持续农业的最佳实践相结合，遵循监管要求，以最大程度地提升全球粮食安全的保障能力。伴随这些技术的不断进步，我们期待能够实现以科技促农业，实现农业高效、可持续发展目标。