在《公共科學圖書館》刊載的一項研究中，麻省理工學院的研究小組著手證明其方法的可行性，即在他們稱之為“食品計算機”的水培環(huán)境中，在不同條件下種植植物。這種方法允許他們改變光照持續(xù)時間和紫外線照射持續(xù)時間。一旦植物長滿了，研究人員就用傳統(tǒng)的分析化學技術(shù)，如氣相色譜法和質(zhì)譜法，通過測量葉子中揮發(fā)性化合物的濃度來評估羅勒的味道。這些分子包括有價值的營養(yǎng)素和抗氧化劑，因此增強風味也對健康有益。

然后，所有來自植物實驗的信息被輸入到麻省理工學院認知團隊開發(fā)的機器學習算法中。這些算法評估了數(shù)以百萬計的光照和紫外線持續(xù)時間的可能組合，并生成了一組可以最大限度地增加味道的條件，包括24小時日光制度。

除了口味之外，研究人員現(xiàn)在正致力于開發(fā)含有更多化合物的羅勒植物，這些化合物有助于防治糖尿病等疾病。眾所周知，羅勒和其他植物含有有助于控制血糖的化合物，在之前的研究中，德拉帕拉的實驗已經(jīng)表明，這些化合物可以通過不同的環(huán)境條件得到增強。

研究人員目前正在研究調(diào)整其他環(huán)境變量的影響，如溫度、濕度和光的波長，以及添加植物激素或營養(yǎng)素的影響。在一項研究中，他們將植物暴露在殼聚糖（一種存在于昆蟲殼中的聚合物）中，殼聚糖使植物產(chǎn)生不同的化合物來抵御昆蟲的攻擊。

他們也有興趣使用他們的方法來增加藥用植物的產(chǎn)量，如馬達加斯加長春花，這是抗癌化合物長春新堿和長春花堿的唯一來源。

“你可以把這篇論文看作是許多可以應(yīng)用的不同場景的開場白，它展示了我們迄今為止所構(gòu)建的工具的強大功能，”德拉帕拉說。“這是我們現(xiàn)在可以在更大范圍內(nèi)做的事情的原型。”

東北大學網(wǎng)絡(luò)科學教授Albert-László Barabási說，這種方法為并非每個人都能接受的作物基因改造提供了一種替代方法。

本文運用現(xiàn)代數(shù)字農(nóng)業(yè)的思想，通過改變植物生長的環(huán)境條件，系統(tǒng)地改變我們所食用植物的化學成分。這表明，我們可以利用機器學習和良好的控制條件來找到最佳條件組合，也就是說，設(shè)計最大化味道和產(chǎn)量的條件，”未參與研究的Barabási說。

氣候適應(yīng)

研究人員說，網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)的另一個重要應(yīng)用是適應(yīng)氣候變化。雖然研究不同條件對作物的影響通常需要數(shù)年或數(shù)十年的時間，但在一個受控的農(nóng)業(yè)環(huán)境中，許多試驗可以在短時間內(nèi)完成。

德拉帕拉說：“當你在田里種東西時，你必須依靠天氣和其他因素來合作，你必須等待下一個生長季節(jié)的到來�！薄坝辛宋覀冞@樣的系統(tǒng)，我們可以更快地獲得更多的知識量�！�

開放農(nóng)業(yè)集團（OpenAg）團隊目前正在為糖果制造商費列羅（Ferrero）進行一項有關(guān)榛子樹的研究，該公司的榛子樹消費量約占世界榛子總消費量的25%。

作為他們培訓任務(wù)的一部分，研究人員還開發(fā)了小型“個人食品計算機”，可以在受控條件下種植植物，并將數(shù)據(jù)發(fā)送回MIT團隊。現(xiàn)在，美國的許多高中學生都在使用這些工具，這些工具由分布在65個國家的不同用戶組成，他們可以通過在線論壇分享自己的想法和結(jié)果。

哈珀說：“對我們來說，每一個盒子都是我們非常感興趣的數(shù)據(jù)點，但它也是一個實驗平臺，可以用新的方式教授環(huán)境科學、編程、化學和數(shù)學。”

該研究由Target公司、Lee Kum-Kee Health Products Group、Welspun、Sentient Technologies和Cognizant Technology Solutions資助。

麻省理工學院新聞辦公室

2019年4月3日