Inginerii de la Massachusetts Institute of Technology au dezvoltat un „computer alimentar” inteligent artificial care optimizează automat condițiile, precum umiditatea și lumina, pentru a produce calitățile dorite în plante. Spre deosebire de alte dezvoltări similare, sistemul este open source, iar inginerii au postat instrucțiuni despre cum să-l asambleze și să-l configureze pe cont propriu. O descriere detaliată și o documentație sunt disponibile pe site-ul web al MIT Media Lab, iar Fast Company scrie, de asemenea, despre aceasta.
Pentru a crește eficiența plantelor în creștere prin reducerea spațiului necesar pentru aceasta, sunt dezvoltate diverse concepte, cum ar fi fermele verticale și creșterea într-un mediu controlat. Spre deosebire de agricultura convențională, plantele nu sunt iluminate de lumina soarelui, ci de LED-uri. Unii încearcă să le adapteze pentru desfășurarea în masă și auto-asamblare.
Inginerii MIT au prezentat un prototip al sistemului lor în 2015 și l-au numit OpenAg. Prototipul consta dintr-un container metalic, în interiorul căruia erau amplasați senzori, LED-uri, pompe pentru alimentarea cu apă și îngrășăminte și alte componente care permiteau schimbarea climatului din interiorul containerului. De asemenea, au prezentat o versiune mai masivă, plasată într-un container de marfă standard și constând din mai multe celule, în fiecare dintre care au fost menținute condiții separate. Inițial, oamenii de știință au analizat în mod independent datele și au selectat cele mai bune condiții, în opinia lor.
La mijlocul anului 2016, echipa de cercetare a început parteneriatul cu o companie de inteligență artificială. Scopul parteneriatului a fost accelerarea și automatizarea selecției condițiilor necesare. Cercetătorii au ales busuiocul ca plantă model. Sistemul a analizat continuu starea plantelor din celulele de lucru paralele și a făcut ajustări la condițiile de creștere a următoarei culturi.
Matrice de mai multe celule izolate cu condiții diferite / Open Agriculture Initiative, MIT Media Lab (openag.mit.edu | CC-BY-SA 4.0)
Cercetătorii au reușit să optimizeze algoritmul pentru a crește de mai multe ori sinteza moleculelor specifice responsabile de gustul plantei. În viitor, ei intenționează să învețe sistemul cum să optimizeze condițiile pentru multe caracteristici diferite, cum ar fi gustul, dimensiunea sau costul. Cercetătorii subliniază că, spre deosebire de alte evoluții bine-cunoscute din acest domeniu, sistemul lor este complet deschis și disponibil pentru auto-construcție sau modificare.
