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自从黎明以来农业大约一万年前，农业的健康与地球的健康密不可分。现在的气候危机正在扰乱全球农业。
然而，随着越来越难以预测的天气模式和温度变化威胁着农作物，一家初创公司希望人工智能 (AI) 能够帮助农民适应快速变化的环境。
Avalo 是一家位于北卡罗来纳州的农作物开发公司，正在使用机器学习模型来加速创造新的、有弹性的农作物品种。
选择作物有利性状的传统方法是识别具有抗旱性等性状的单株植物，并利用这些植物为其他植物授粉， 在将这些种子种植到田里之前，看看它们的表现如何。 但这个过程需要在植物的整个生命周期中种植才能看到结果，这可能需要很多年的时间。
Avalo 使用算法来识别数百种作物品种的复杂性状（例如干旱或抗虫性）的遗传基础。Avalo 首席技术官马里亚诺·阿尔瓦雷斯 (Mariano Alvarez) 表示，植物以传统方式进行异花授粉，但该算法可以预测种子的性能，而无需种植种子，从而将这一过程加快了 70%。
“最终，我们所做的只是数千年来发生的相同过程，”阿尔瓦雷斯向 CNN 解释道。
– 现在，我们的温室里几乎每天都有人拿两朵花并将它们摩擦在一起以产生种子......我们过程的不同之处在于，计算机告诉人们他们需要拉哪些花才能放在一起。
“我们实际上只是在进行传统的杂交，并用信息来加速它，而不是试图改变人们的杂交方法。”
阿瓦洛正在研发可用于生产橡胶的蒲公英、耐热番茄和抗旱棉花，还有一种完全可食用的西兰花，旨在减少食物浪费。
Avalo 首席执行官 Brendan Collins 表示，整个西兰花作物的总生物量通常只有 20% 被消耗掉。嫩茎西兰花，也称为西兰花，完全可以食用，但它是一种不同的蔬菜——西兰花和羽衣甘蓝的杂交品种。
Avalo 采购了数百种西兰花品种，使人工智能能够识别所需的性状，生产出可以食用小枝、叶子等的西兰花。Avalo 表示，该产品将于 2026 年成为该公司首款商用产品，上市时间为三年，仅为典型新西兰花品种时间的一半。
“叶子就像羽衣甘蓝或传统上在沙拉中看到的东西，”柯林斯说。“然后，小枝本身就像您所熟悉的令人愉悦、非常嫩的西兰花小枝。”
他补充说，与任何其他现有品种相比，西兰花的种植所需的能源和肥料更少。
Shruti Nath 博士是牛津大学的气候科学家，与 Avalo 无关。“人工智能在基因发现和挖掘方面的表现已经显示出巨大的前景，”她在一封电子邮件中告诉 CNN。“建立最终链接，然后提供有助于应对气候变化的未来育种信息，这是一个好主意。”
“如果操作正确，这种技术将是一个阶跃变化，并且可以在生长季节之前进行更好的规划，”内斯说。
然而，内斯警告说，使用人工智能技术为育种决策提供信息可能存在陷阱。
– 例如，一些被认为对干旱有用的性状（可以说）可能由于众多驱动抗旱能力的遗传特性而被错误地采用。能够测试这一点显然非常困难，因为你无法创建一个“控制”候选者来检查它，”她说。
“此外，这些方法的人工智能模型需要受到限制，以确保它们不会对不存在的属性“过度拟合”，特别是考虑到这个建模问题的复杂性，”Nath 补充道。“由于在这种情况下错误预测的后果可能会产生不成比例的影响，因此确保这一点至关重要。”
随着气候危机的恶化，全球各地都在努力寻找更具抵御能力的作物品种。总部位于阿拉伯联合酋长国 (UAE) 的农业科技公司 Silal 与生物技术公司拜耳 (Bayer) 等国际合作伙伴合作，筛选各种种子，以评估其对干旱、高温和盐度的抵抗力，并在阿布扎比的农场进行测试。
Silal 在过去两年中开发了两种藜麦新品种，适合在阿联酋干旱的沙漠环境中生长，希望能够成为该地区的替代作物。
“到目前为止，试验非常成功，”Silal 农业科技总监 Shamal Muhammad 告诉 CNN。
“我们将研究如何在阿联酋开发藜麦供应链，然后向全国提供这种健康食品。”
Avalo 希望此类创新能够帮助保护农民在日益不稳定的天气条件下的生计，同时恢复作物生长的更多自然多样性。
“如果我们只能每 10 年推出一个新品种，那么我们将永远比未来的天气条件、最新的疾病或最新的害虫压力落后 10 年，”阿尔瓦雷斯说道。
– 但如果我们能够每四到五年推出新品种，我们就更接近于跟上农民在田地中实际看到的环境变化速度。
“这给了我很大的希望，因为我认为，如果我们要在未来 30 到 50 年内保持农业系统的稳定，我们就需要一些有趣且可能令人惊讶的结果。”