氣候變化、極端天氣事件、前所未有的氣溫記錄以及更高的酸性海洋使人們很難預(yù)測現(xiàn)代作物品種的長期命運。
在《美國國家科學(xué)院院刊》上發(fā)表的一篇論文中，普渡大學(xué)農(nóng)學(xué)系助理教授 Diane Wang 和她的博士后研究員 Sajad Jamshidi 報告了他們開發(fā)的一個預(yù)測模型，該模型使用機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測氣候變化將如何影響水稻產(chǎn)量。
他們的工作是與康奈爾大學(xué)和戴爾邦珀斯國家水稻研究中心的研究人員合作完成的。
“通過這些大規(guī)模的統(tǒng)計模型，你基本上需要采用一組預(yù)測因素——比如天氣或遺傳學(xué)——并將它們映射到解決結(jié)果。在這里，我們感興趣的是預(yù)測產(chǎn)量，”王說。
美國是排名前五的大米出口國，這使得南部幾個州的大米生產(chǎn)對世界各地的飲食至關(guān)重要。Wang和Jamshidi的工作為水稻和其他作物的人工智能預(yù)測奠定了基礎(chǔ)，有可能幫助農(nóng)業(yè)磨練最容易受到氣候變化影響的作物品種的育種實踐。
通過這個模型，研究小組發(fā)現(xiàn)，在未來受氣候變化影響的情況下，現(xiàn)代水稻品種的表現(xiàn)可能比舊品種的表現(xiàn)“不那么糟糕”。公共育種計劃，例如大學(xué)的育種計劃，在很大程度上是當(dāng)今水稻成功的原因。
他們開發(fā)的新品種擴大了美國水稻的基因庫，同時也融入了特定的、有針對性的性狀。王說，這項研究強調(diào)了這些公共育種計劃的歷史性和持續(xù)貢獻的重要性。
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