AI為農作物創建「氣候配方」，8倍風味滿足人類「口福」

這個高科技溫室可以通過不斷調整作物的生長環境，找到讓蔬菜最美味的種植條件：陽光，濕度和一些其他因素。

在麻省理工學院媒體實驗室的一個運輸集裝箱大小的房間內，羅勒（一種芳香植物）正在人工智慧設計的微氣候環境中生長。第一個實驗是對紫外線的持續時間和強度進行控制，目標是使羅勒更美味。

當研究人員通過一個演算法優化作物風味時，一種特定風味的分子竟然增加了895％！

由於微型溫室為單個作物的每個生長周期生成大約300萬個數據點，AI使用機器學習對此進行分析，並創建出更好的「氣候配方」，為全球的溫室作物種植提供一些新的思路。

由於氣候變遷使得在戶外農場種植作物越來越困難：因為熱浪、頻繁的風暴，以及各種病蟲害。研究人員預計，可以控制氣候的高科技溫室（被稱為「食品電腦」）可能會對某些對農作物需求量大的地區越來越有用。這項技術甚至可以用來減少食品運輸過程。比如在北京可以通過溫室精確地重建墨西哥的氣候，或者調整它，為鱷梨樹創造更好的氣候環境，而不是將鱷梨直接從墨西哥運往中國。

為作物創造微氣候環境

媒體實驗室的研究人員首先在2015年開發了一個名為OpenAg的個人食品計算機原型。這個包含感測器、執行單元和機器視覺單元的人工作物生長環境可以研究並複製作物的最佳生長條件，改變光譜模式、水中的鹽分以及所添加的營養成份。

食物計算機的一個規模化版本則是那個運輸集裝箱大小的溫室，每一個種植作物的架子都可以用獨特的環境變數來控制。最初，研究人員對數據進行簡單地分析以改善氣候的配方。但是在2016年6月，團隊開始與AI公司合作，使用機器學習來加速優化溫室的環境。

麻省理工學院媒體實驗室「開放農業計劃」（Open Agricultural Initiative，OpenAg）的研究人員Arielle Johnson說：「(通過使用AI技術)，它肯定加快了我們獲取成果的速度」。

當研究人員通過創建一個環境，通過最大化植物中揮發性分子數量來優化作物的風味時，他們發現如果食物計算機中的光線不間斷，某一特定風味的分子數量可以增加895%，另一種風味的分子則可增加674％。

通過使用AI，這個團隊將能夠根據多種因子來優化氣候配方，包括味道、成本和可持續性，進而可以為其他作物創造「配方」。所有的這些數據都是開源的，包括指導你如何搭建一部食物計算機。Johnson說：「任何懂一點編程知識的人都可以做到。」

事實上，正因為它是開源的，所以可以與那些垂直農業公司（其中一些也在使用人工智慧），或是像飛利浦的GrowWise城市農業研究中心很好地區隔開來。

Johnson說：「大多數從事這方面工作的人都有一種迷思，認為這些技術是有專利的，而且是為了讓自己的公司賺大錢。然而我們與他們不同。我們的強大之處是在於，向世界上所有有需要的人共享我們的研究成果。

「我們努力為世界上所有有需要的人共享我們的研究成果」

對於溫室農業創業公司，這些開源的氣候配方可以很好地幫助農民種植作物，生長出味道更好、產量更高的作物。溫室農業新創公司通常需要在研究上大量投資。

開放農業計劃助理主任Hildreth England說：「對於這些新公司，我們所看到的通常是大量資本的支出，然後獲得一點成果的提升。因為這些公司都是各自為戰，彼此之間並沒有有效的技術交流。」

而開放農業計劃團隊則想為溫室農業創建一套共享語言，就像農業版本的Linux一樣。「如果我們都使用相同的標準，那麼就很容易將每個人的溫室大棚作物提升到企業層級，剩下的就是去找到這項技術在傳統農業世界中的定位。」

這項研究還可能創造出更美味、更可持續生長的食物，而且這些作物並沒有經過基因修改，不會讓人們感到害怕。 Hildreth表示：「這些都將是非轉基因作物，這項技術並不會擾亂作物的DNA，只是讓它表現出它在自然界原本存在的樣子。」

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