Машинне навчання та мікробіоми для стійкого сільського господарства

Здоров’я ґрунтів відіграє критичну роль у підтримці екологічної та економічної цінності агроекосистем. Оцінка біологічних, хімічних та фізичних властивостей ґрунтів є важливою, проте традиційні методи їх моніторингу можуть бути занадто дорогими та не завжди практичними. Однак, мікробіоми ґрунту є багатим джерелом інформації, яку можна проаналізувати ефективніше завдяки сучасним технологіям, зокрема машинному навчанню (ML).

Використання ML для оцінки ґрунтових показників

В рамках дослідження було розглянуто можливості моделей машинного навчання, таких як випадковий ліс (RF) та машини опорних векторів (SVM), для прогнозування ключових показників здоров’я ґрунтів. Зокрема, ці моделі використовували дані секвенування гена 16S рРНК для визначення стану обробітку та текстури ґрунтів. Результати показали високий рівень точності прогнозів, зокрема значення Kappa для категоріальних оцінок досягло приблизно 0,65, а R² для числових прогнозів — близько 0,8.

Моделі ML продемонстрували найкращі результати у прогнозуванні біологічних показників здоров’я ґрунтів, тоді як їхня ефективність для хімічних та фізичних показників була дещо нижчою. Дослідження також підкреслило важливість точного таксономічного розмежування: моделі, навчені на даних з високою таксономічною роздільною здатністю, показали найкращі результати.

Виклики та перспективи

Дослідження наголошувало на ключових мікробних таксонах, таких як Pyrinomonadaceae та Nitrososphaeraceae, які істотно впливають на точність прогнозування. Виявилося, що деякі методи обробки даних, як-от розрідження та агрегування таксонів, можуть знижувати точність прогнозів. З іншого боку, діагностика на основі мікробіому може стати масштабованим інструментом для моніторингу здоров’я ґрунтів, забезпечуючи практичне рішення для регулярної оцінки ґрунтових властивостей.

Висновки

Попри певні виклики, моделі ML на основі даних мікробіомів є перспективним напрямком для доповнення або навіть заміни традиційних методів оцінки здоров’я ґрунтів, особливо у сфері біологічних показників. Зі збільшенням обсягу та якості даних, точність таких моделей лише зростатиме. Це відкриває нові горизонти для сталого сільського господарства та цифрових технологій у цій сфері. Майбутні дослідження в цьому напрямку мають потенціал значно покращити підходи до управління ґрунтами, забезпечуючи комплексну та надійну оцінку їхнього стану.

Нагадаємо, на початку року стартап Bioptimus залучив $35 млн для прискорення біологічних досліджень за допомогою ШІ.