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英偉達|人工智能模型和優化算法，已經廣泛應用于不同的技術和科學領域

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人工智能(AI)模型和優化算法(OA)廣泛應用于不同的技術和科學領域 ， 已應用于改善植物組織培養的不同階段 。 AIOA的應用在預測和優化微芽或根的長度和數量、植物細胞培養或毛狀根培養中的生物量、優化環境條件以實現最大生產力和效率以及分類方面的有用性已得到證明微芽和體細胞胚胎 。 盡管具有潛力 ， 但由于復雜的定義術語和計算算法 ， AI和OA在該領域的使用受到限制 。



植物組織培養可以被認為是在無菌條件下對特定植物細胞、器官或組織的培養或培養 ， 其基于“全能性” 。 全能性一詞是指所有植物細胞都包含全范圍的基因 ， 這使得在體外條件下的單個細胞在理論上可以發育成健康且真實的植物 。 該過程為“微繁殖”奠定了基礎 ， 其中使用培養容器從各種外植體進行繁殖 。 如今 ， 體外培養可以被認為是許多植物物種育種和繁殖的最重要方法之一 。



如果沒有體外培養 ， 將無法實現不同的方法 ， 例如微繁殖、體外枝條再生、雌性發育、雄激素生成、植物源性代謝物的產生或體細胞胚胎發生 。 然而 ， 需要優化每個物種的體外培養條件 ， 在某些情況下 ， 一個物種內的每個基因型 ， 以及不同的生長和發育階段 ， 如愈傷組織、胚胎發生、射擊和生根 。 例如 ， 如針對不同植物的多項研究所報告的宏量和微量營養素、維生素和氨基酸的組成和濃度對器官發生具有深遠的影響 。



盡管大量研究使用MS鹽作為不同植物器官發生的基礎培養基 ， 但MS培養基的組成基于對煙草組織灰分的分析 。 由于不同組織培養系統和植物物種的營養需求各不相同 ， 因此有必要開發針對特定物種和發育階段優化的培養基配方 ， 以實現最大效率 。 但是 ， 由于介質組件數量眾多 ， 針對特定用途的介質的設計和修改需要高專業知識并且非常耗時 。



希爾德布蘭特等人指出 ， 設計一種新的培養基需要16000多種不同的處理 。 此外 ， 村重和 斯科格花了大約五年時間通過使用81種不同的宏量和微量元素和維生素組合來建立和開發培養基 。 為了緩解這個問題 ， 人工智能（AI）等計算機技術將有助于減少這個漫長而繁瑣的過程 。 盡管在體外培養的不同階段可以很容易地觀察到許多生物事件 ， 但它們都是非線性和非確定性的 ， 而且還受到多種其他因素的影響 。

許多因素的復雜相互作用使得使用傳統統計的優化存在問題 ， 并且需要不切實際的處理次數 。 因此 ， 適當的人工智能模型的應用可以被認為是一種有用且精確的方法 ， 可以模擬和預測體外條件下不同的生長和發育過程 ， 以幫助優化方案 ， 減少治療次數 。 最近 ， 使用數據驅動模型的植物組織培養建模有所增加 。 AI模型包括各種設計 ， 可能涵蓋對體外過程的不同觀點 。

【英偉達|人工智能模型和優化算法，已經廣泛應用于不同的技術和科學領域】對植物組織培養的不同步驟進行建模是體外培養領域最顯著的挑戰之一 。 這種上升是植物組織培養的物理復雜性以及分析體外培養過程的不同元素所需的時間和成本的結果 。 科學家已經發現AI模型是非常適用和可靠的方法 ， 通過提供從實驗和觀察數據構建AI模型的機會 ， 以及提高決策者面對植物組織培養復雜系統的反應 ， 幫助應對這些挑戰和問題 。 由于AI工具能夠對不同的體外系統和生物過程的后續結果進行建模 ， 而無需深入了解與該過程相鄰的物理系統 ， 因此這些方法在植物組織培養研究人員中變得越來越普遍 。

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