Agro    Investigación

Investigadores del MIT potencian el sabor de la albahaca con el aprendizaje automático

Científicos del laboratorio OpenAgr usan algoritmos para ‘maximizar’ la concentración de las moléculas sabrosas de plantas

09 ABR. 2019
5 minutos
Albahaca cultivada bajo condiciones ambientales controladas en el MIT. / Melanie Gonick / MIT

Una combinación de botánica, algoritmos de aprendizaje automático y química ‘a la antigua usanza’. Esto es lo que necesitan investigadores de la iniciativa Media Lab’s Open Agriculture para crear las plantas de albahaca “probablemente más deliciosas que jamás hayas probado”. ¿Cómo? Lo primero que aclaran es que no ha habido modificaciones genéticas, sino algoritmos que determinan las condiciones de crecimiento óptimas para “maximizar la concentración de moléculas sabrosas conocidas como compuestos volátiles”.

Es lo que Caleb Harper, investigador principal y director del grupo OpenAg, llama ‘ciberagricultura’. “Nuestro objetivo es diseñar tecnología de código abierto para recopilar y detectar datos y aplicar el aprendizaje automático a una investigación agrícola de una manera que no se había hecho antes”, señala Harper.

Ubicadas en un almacén en el laboratorio del MIT, las plantas OpenAg se cultivan en contenedores de transporte que han sido modificados para que las condiciones ambientales, incluyendo la luz, la temperatura y la humedad, puedan ser “cuidadosamente controladas”. Y en este ambiente, los algoritmos evaluaron millones de combinaciones posibles de luz y duración de los rayos UV.

Tras su crecimiento, el equipo de científicos evalúo el sabor de la albahaca midiendo la concentración de compuestos volátiles encontrados en las hojas y para ello se usaron “técnicas tradicionales de química analítica como la cromatografía de gases y la espectrometría de masas”. Estas moléculas, explican desde el MIT, “incluyen valiosos nutrientes y antioxidantes, por lo que, además de mejorar el sabor, también pueden ofrecer beneficios para la salud.

“Queremos construir herramientas en red que puedan tomar la experiencia de una planta, su fenotipo, el conjunto de tensiones que encuentra y su genética. Digitalizar todo esto para permitir entender la interacción entre planta-ambiente”, explica el responsable de la investigación.

Por ejemplo, en su estudio con albahaca, los investigadores encontraron que al exponer estas plantas a la luz las 24 horas del día generaba el mejor sabor. “Las técnicas agrícolas tradicionales nunca habrían dado esa información”, explica John de la Parra, investigador del grupo OpenAg y autor de este estudio. “No podrías haber descubierto esto de otra manera. A menos que estés en la Antártida, no hay un fotoperíodo de 24 horas para probar en el mundo real Tenías que tener circunstancias artificiales para descubrirlo”, destaca De la Parra.

Este equipo de científicos está trabajando para “mejorar las propiedades de las hierbas para combatir enfermedades humanas” y, además, esperan así ayudar a los agricultores a “adaptarse a los cambios climáticos estudiando cómo crecen los cultivos bajo diferentes condiciones”.

Todo el hardware, el software y los datos de OpenAg están disponibles de forma gratuita, porque el objetivo es acabar con el “secretismo” de estas prácticas. “Hay un gran problema ahora mismo en el espacio agrícola en términos de falta de datos disponibles al público, falta de estándares en la recolección de datos y falta de intercambio de información”, lamenta Harper.

“Mientras que el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el diseño de algoritmos avanzados se han movido tan rápido, la recolección de datos agrícolas bien etiquetados y significativos está muy retrasada. Nuestras herramientas son de código abierto, esperamos que se difundan más rápido y creen la capacidad de hacer ciencia en red juntos”.