Компьютер улаан лооль эсвэл нэрсийг "амталж" чадах уу? Яг тийм биш, гэхдээ эдгээр жимсэнд агуулагддаг ямар дэгдэмхий бодисууд нь тэдэнд амттай болохыг хэлж чадна гэж Флоридагийн их сургуулийн судлаачид хэлж байна.
Флоридагийн Их Сургуулийн Хүнс, Хөдөө Аж Ахуйн Шинжлэх Ухааны Хүрээлэн (UF/IFAS) үржүүлэгч, генетикч Марсио Резенде "Хиймэл оюун ухаан" гэж нэрлэсэн загвараа бүтээхийг хүсч байгаа бөгөөд судлаачдад ямар химийн нэгдлүүдийг, өөрөөр хэлбэл, дэгдэмхий бодис, сахар, хүчил болон бусад химийн нэгдлүүд - хамгийн сайн жимсний амтыг бий болгодог.
Эрдэмтэд жимс, хүнсний ногоо үржүүлэхэд үнэ цэнэтэй эсэхийг мэдэхийн тулд амт, үнэрийг нь судалж, тариалангийн талбайгаар явж, тус тусад нь түүж авдаг.
Эдгээр үйл явц нь логистикийн асуудлуудыг үүсгэж болзошгүй гэж UF/IFAS цэцэрлэгжүүлэлтийн шинжлэх ухааны профессор, судалгааны төслийн хамтран зохиогч Харри Кли хэлэв. шинэ судалгаа Энэ нь компьютерийн загварууд жимсний амтыг хэмжихийн тулд дэгдэмхий бодисыг хэрхэн ашиглаж болохыг хардаг.
"Үнэ өртөг, ложистикийн хязгаарлалтаас шалтгаалан үржүүлэгчид өөрсдийн хөтөлбөрт хэрэглэгчийн самбар ашигладаггүй" гэж Кли хэлэв. "Хамгийн тохиромжтой нь олон төрлийн боломжит хэрэглэгчдийг багтаасан том хэрэглэгчийн самбарыг ашиглах явдал юм. Бид нас, үндэс угсаагаар ялгаатай 100 хүнийг ашигладаг. Энэ хандлага нь худалдан авагчдыг илүү төлөөлдөг."
Амт гэх мэт хэрэглэгчдэд чиглэсэн шинж чанарыг хэмжихэд хэцүү байдаг тул олон жилийн турш ургамал үржүүлэгчид болон генетикчид тариаланчдад илүү их ургац хураахад тусалсан. Гэсэн хэдий ч өндөр ургац нь үйлдвэрлэгчдэд орчин үеийн эрэлт хэрэгцээтэй зах зээлд өрсөлдөхөд хангалтгүй гэж нэрс үржүүлгийн хөтөлбөр хариуцсан UF/IFAS цэцэрлэгжүүлэлтийн шинжлэх ухааны дэд профессор Патрисио Муньоз хэлэв.
Хэрэв сайн амттай сортуудыг оруулаагүй бол жимс нь сайн үнээр зарагдахгүй эсвэл огт зарагдахгүй байж магадгүй гэдгийг үйлдвэрлэгчид мэддэг гэж Муноз хэлэв. Эрдэмтэд эдгээр аргуудыг ашигласнаар үйлдвэрлэгчдэд өрсөлдөх чадвараа хадгалж, хэрэглэгчдэд бүтээгдэхүүнээ илүү сайн туршлага хуримтлуулахад тусална гэж найдаж байна.
Эдгээр загваруудыг ашиглан үржлийн хөтөлбөр нь олон жимс, хүнсний ногооны сортуудын амтыг үнэлэх боломжтой. Эрдэмтэд ч, хэрэглэгчдийн самбар ч маш олон сортыг нэг дор туршиж чаддаггүй тул энэ үйл явц нь өмнө нь хязгаарлагдаж байсан.
Ресэндэ нэрс, улаан лооль дахь дэгдэмхий бодисоос өгөгдлийг статистик загвар болгон авах арга замыг харуулсан шинэ судалгааг удирдан явуулсан. Судалгааны үр дүн нь одоо эдгээр хоёр жимсээр хязгаарлагдаж байгаа боловч дараа нь UF/IFAS-ийн судлаачдын боловсруулсан бусад үр тарианд өргөжүүлэх болно.
UF/IFAS-ийн судлаачид шинэ судалгаагаа хийхийн тулд сүүлийн 10 жилийн улаан лооль, нэрс үржүүлгийн хөтөлбөрийн өгөгдлийг ашигласан.
Тэд олон төрлийн улаан лооль, нэрс сортуудыг хэрэглэгчдийн самбарт өгсөн Гейнсвилл дэх UF мэдрэхүйн лаборатори. Дараа нь эрдэмтэд "таалагдах", чихэрлэг байдал, исгэлэн байдал, амтын эрч хүч, умами зэрэг амт шинж чанаруудын үнэлгээг цуглуулсан.
UF/IFAS-ийн судлаачид хэрэглэгчид амтанд хэр их дуртайг харуулсан онооны хүрээг туршиж үзсэн. Үүнээс харахад дэгдэмхий бодисууд "дуртай" гэсэн онооны 56 хүртэлх хувийг тайлбарласан нь дэгдэмхий бодис нь хэрэглэгчид жимсэнд хэр дуртай болохыг тодорхойлоход чухал болохыг нотлох баримтыг баталж байна. Дэгдэмхий бодис нь жимсний амтыг тодорхойлох, үнэлэхэд чухал ач холбогдолтой гэж Ресэнде хэлэв.
Цаашилбал, судлаачид машин сурах арга нь метаболомын сонголт гэж нэрлэгддэг хэрэглэгчдийн амтыг тодорхойлох хамгийн сайн таамаглагч гэдгийг харуулсан. Бодисын солилцооны сонголтын нарийвчлал нь оронд нь геномын өгөгдлийг ашигладаг загваруудаас илүү байгаа нь үржүүлгийн хэрэглээнд энэ шинэ аргын боломжийг онцлон харуулж байна.
"Миний бодлоор гол зүйл бол үржүүлэгчид илүү олон тооны дээжийг шалгаж чадна гэж би бодож байна" гэж UF / IFAS-ийн цэцэрлэгжүүлэлтийн шинжлэх ухааны дэд профессор Ресэндэ хэлэв. "Ингэснээр та сайн амттай сортуудыг тодорхойлох илүү өргөн юүлүүртэй болж, амтыг шалгах самбар нь мэдрэхүйн мэдээллээр эцсийн сонголтыг хийдэг. Эдгээр загварууд нь амтыг үржүүлгийн зорилго болгон эрт нэгтгэж, илүү амттай жимсний сортуудыг сонгох, гаргахад түлхэц өгнө гэж бид найдаж байна."
Resende-ээс гадна UF/IFAS-ийн бусад багш нарын дунд амтыг шалгах компьютерийн загварын аргыг судалсан Кли, Муноз болон цэцэрлэгжүүлэлтийн шинжлэх ухааны тэнхимийн эрдэм шинжилгээний туслах профессор Денис Тиман нар багтжээ. Хүнсний шинжлэх ухаан, хүний хоол тэжээлийн профессор Чарли Симс, хөдөө аж ахуй, биологийн инженерчлэлийн дэд профессор Николай Близнюк нар. Уг бүтээлийг мөн анхны зохиогч нь Ph.D. оюутан Винсент Колантонио, судалгааны туслах эрдэмтэн Луис Фелипе Феррао нар.
Resende энэхүү шинэ хиймэл оюун ухааны судалгааг тайлбарласан видеог доороос үзнэ үү.
- Брэд Бак, Флоридагийн их сургууль