• Cum. Ara 27th, 2024

Makine öğrenimi modeli, iklim değişikliği altında halka açık yetiştirmenin pirinç verimi üzerindeki etkisini gösteriyor

ByMerve Hazer

Kas 30, 2024

Burada Teksas’ta yetiştirilen çeşitli pirinç çeşitleri, halka açık yetiştirme programları aracılığıyla mümkün kılınmıştır. Yeni bir modele göre bu çeşitler iklim değişikliğine dayanıklılık açısından farklılık gösteriyor. (Fotoğraf Susan McCouch ve Üniforma Bölgesel Pirinç Fidanlığının izniyle)

Batı Lafayette, Ind. —

İklim değişikliği, aşırı hava olayları, benzeri görülmemiş sıcaklık kayıtları ve yükselen asitli okyanuslar, modern mahsul çeşitlerinin uzun vadeli kaderini tahmin etmeyi zorlaştırıyor.

A Makale yayınlandı 18 Mart 2024’te, Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri, No. Diane WangYardımcı doçent Purdue Tarım Bilimi Bölümüve doktora sonrası araştırmacısı Yüzlerce jamşidPirinç veriminin iklim değişikliğinden nasıl etkileneceğini tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan, geliştirdikleri tahmine dayalı bir model hakkında rapor veriyorlar. Çalışmaları Cornell Üniversitesi’ndeki araştırmacılarla işbirliği içinde tamamlandı. Dale Bumper Ulusal Pirinç Araştırma Merkezi.

Wang, “Bu tür büyük ölçekli istatistiksel modellerle, temel olarak hava durumu veya genetik gibi bir dizi tahmin ediciyi alıp bir sonuca ulaşmak için bunları haritalandırıyorsunuz. Burada verimi tahmin etmekle ilgileniyoruz” dedi.

Amerika Birleşik Devletleri, dünyanın dört bir yanındaki gıda açısından önemli olan birçok güney eyaletinde pirinç üreten ilk beş pirinç ihracatçısı arasında yer alıyor. Wang ve Jamshidi’nin çalışması, pirinç ve diğer mahsullere ilişkin yapay zeka tahminlerinin temelini oluşturuyor ve potansiyel olarak mahsul çeşitlerinin iklim değişikliğine karşı en savunmasız olduğu yetiştirme sistemlerinde tarıma yardımcı oluyor.

Ekip, bu modelle, iklim değişikliğinden etkilenen bir gelecekte modern pirinç çeşitlerinin eski çeşitlere göre “daha az kötü” performans gösterebileceğini buldu. Üniversitelerdeki gibi halka açık yetiştirme programları, mevcut pirinç başarısının arkasında yer alıyor. Yeni çeşitlerin geliştirilmesi, ABD pirincinin gen havuzunu genişletti ve aynı zamanda belirli, hedeflenen özellikleri de bünyesine kattı. Wang, çalışmanın bu kamu yetiştirme programlarının tarihsel ve devam eden katkılarının öneminin altını çizdiğini söyledi.

Wang, “Katkı modeli, modern pirinç çeşitleri gruplarının eski çeşit gruplarına göre daha az kötü performans göstereceğini öngörüyor, ancak işimizin bizim için biçilmiş kaftan olduğu konusunda uyarmak isterim” dedi. “Gelecekteki iklim hakkında çok fazla belirsizlik var ve bu tür modeller senaryoları keşfetmek için bir araç.”

Pirinç, diğer mahsullerle karşılaştırıldığında küçük bir genoma sahiptir. Bu ve geçmiş verilerin ve eski çeşitlerin tohumlarının mevcudiyeti, onu tahmine dayalı bir model tasarlamak için ideal bir çalışma sistemi haline getiriyor. Ekip, tarihsel sıcaklık ve hava durumu verilerinin yanı sıra Wang’ın “farklı şekil raporlarının tesadüfi keşfi” olarak adlandırdığı verileri de topladı.

Mississippi Deltası bölgesindeki Güney ABD’nin pirinç yetiştiren eyaletleri, 1970’lerden bu yana ilçe düzeyinde yetiştirilen pirincin oranını kaydetti. Bu raporların çoğu ekibe daktilo edilmiş belgeler olarak gönderildi. Ekip daha sonra Dale Bumpers Ulusal Pirinç Araştırma Merkezi’ndeki meslektaşlarından artık yaygın olarak yetişmeyen eski pirinç çeşitlerinden tohum elde edebildi.

Bu pirinç çeşitleri genetik düzeyde analiz edildi ve Wang ve meslektaşları, çeşitleri ortak alellere veya gen varyasyonlarına göre gruplandırdılar. Çeşitli arazi raporlarından elde edilen bu verileri ilçe düzeyindeki “alel torbalarına” dönüştürdüler ve ardından alel grupları ve ilçe düzeyindeki verimlerin yanı sıra sıcaklık ve yağış gibi tarihsel çevresel verileri kullanarak makine öğrenimi modellerini eğittiler.

Jamshidi’nin bu modeli oluşturma çabası özellikle yenidir çünkü nihai model, bilgiyi daha çok yönlü yöntemlerle işleyebilen bir model oluşturmak için makine öğreniminin 10 yöntemini birleştirir. Topluluk modeli çıktısı aynı tahminler altında daha doğru sonuçlar sağlar.

Bu çalışma sadece benzer tahminlere sahip diğer mahsuller için modeller oluşturmak için bir çerçeve sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda Wang bu araştırma için başka bir potansiyel yön görmektedir. Tahmin edilen koşullar altında hem eski hem de modern pirinç çeşitlerini yetiştiren fiziksel deneyler, modelin ek olarak doğrulanmasının yanı sıra, farklı gruplar arasındaki dayanıklılık farklılıklarına neden olan genetik ve fizyolojik yapıyı da gösterebilir.

Wang, “Bu tür bir tahmin gerçekten ilk adımdır” dedi. Model bize bazı olası sonuçlar verdi, ancak şimdi birisinin altta yatan mekanizmalara ulaşmak için takip deneyleri yapması gerekiyor.”

Wang ve laboratuvarı, mahsul genetiği ile çevre arasındaki etkileşimleri incelemeye devam ediyor ve tarım için daha öngörülebilir bir gelecek yaratmak amacıyla modelleme ve diğer teknolojileri kullanıyor.

Purdue Üniversitesi Hakkında

Purdue Üniversitesi, geniş ölçekte mükemmellik sergileyen bir kamu araştırma kurumudur. Amerika Birleşik Devletleri’ndeki en iyi 10 devlet üniversitesi ve en iyi dört kolejden ikisi arasında yer alan Purdue, bilgiyi rakipsiz bir kalite ve ölçekte keşfeder ve yayar. Yaklaşık 50.000’i West Lafayette kampüsünde olmak üzere, Purdue’de çeşitli yöntem ve yerlerde 105.000’den fazla öğrenci eğitim görmektedir. Uygun fiyat ve erişilebilirliğe önem veren Purdue’nin ana kampüsü, öğrenim ücretlerini art arda 13 yıl boyunca dondurdu. Purdue’nin bir sonraki dev adım olan Indianapolis’teki ilk devasa şehir kampüsü, yeni Mitchell E. Daniels, Jr. İşletme Fakültesi ve Purdue Computes — şu adreste:

Source link