Машинное обучение теперь может уменьшить беспокойство по поводу наночастиц в продуктах питания

В то время как урожайность сельскохозяйственных культур значительно выросла за счет нанотехнологий в последние годы, также возросли опасения по поводу рисков для здоровья, связанных с наночастицами в свежих продуктах и ​​зерновых. В частности, наночастицы, попадающие в почву при орошении, удобрениях и других источниках, вызывают опасения по поводу того, поглощают ли растения эти мельчайшие частицы в достаточной степени, чтобы вызвать токсичность.


В новом исследовании, опубликованном в журнале Наука об окружающей среде и технологии, Исследователи из Техасского университета A&M использовали машинное обучение для оценки основных свойств металлических наночастиц, которые делают их более восприимчивыми к поглощению растениями. Исследователи заявили, что их алгоритм может определять, сколько растений накапливает наночастиц в своих корнях и побегах.

Наночастицы – растущая тенденция в нескольких областях, включая медицину, потребительские товары и сельское хозяйство. В зависимости от типа наночастиц некоторые из них имеют, помимо прочего, благоприятные поверхностные свойства, заряд и магнетизм. Эти качества делают их идеальными для множества применений. Например, в сельском хозяйстве наночастицы могут использоваться в качестве противомикробных средств для защиты растений от патогенов. В качестве альтернативы их можно использовать для связывания с удобрениями или инсектицидами, а затем запрограммировать на медленное высвобождение для увеличения поглощения растениями.

Эти и другие методы ведения сельского хозяйства, такие как орошение, могут вызывать накопление наночастиц в почве. Однако, учитывая различные типы наночастиц, которые могут существовать в земле, и ошеломляюще большое количество видов наземных растений, включая пищевые культуры, точно не известно, повышают ли определенные свойства наночастиц их поглощение некоторыми видами растений, чем другие.

«Как вы понимаете, если нам нужно проверить наличие каждой наночастицы для каждого вида растений, это будет огромное количество экспериментов, которые отнимают много времени и стоят дорого», – сказал Синмао «Самуэль» Ма, доцент кафедры Закри Кафедра гражданской и экологической инженерии. «Чтобы дать вам представление, одни только наночастицы серебра могут иметь сотни различных размеров, форм и покрытий поверхности, поэтому экспериментальное тестирование каждого из них, даже для одного вида растений, нецелесообразно».

Вместо этого для своего исследования исследователи выбрали два разных алгоритма машинного обучения, искусственную нейронную сеть и программирование экспрессии генов. Сначала они обучили эти алгоритмы на базе данных, созданной на основе прошлых исследований различных металлических наночастиц и конкретных растений, в которых они накапливались. В частности, их база данных содержала размер, форму и другие характеристики различных наночастиц, а также информацию о том, сколько из этих частиц было поглощено из почвы или воды, обогащенной питательными веществами, в организм растения.

После обучения их алгоритмы машинного обучения могут правильно предсказать вероятность накопления данной металлической наночастицы в растении. Кроме того, их алгоритмы показали, что когда растения находятся в обогащенном питательными веществами или гидропонном растворе, химический состав металлических наночастиц определяет склонность к накоплению в корнях и побегах. Но если растения выращивают в почве, содержание органических веществ и глины в почве имеет ключевое значение для поглощения наночастиц.

Ма сказал, что, хотя алгоритмы машинного обучения могут делать прогнозы для большинства пищевых культур и наземных растений, они, возможно, еще не готовы для водных растений. Он также отметил, что следующим шагом в его исследовании будет изучение того, могут ли алгоритмы машинного обучения предсказывать поглощение наночастиц листьями, а не корнями.

«Вполне понятно, что люди обеспокоены наличием наночастиц в их фруктах, овощах и зернах», – сказал Ма. «Но вместо того, чтобы полностью отказаться от нанотехнологий, мы хотели бы, чтобы фермеры воспользовались множеством преимуществ, предоставляемых этой технологией, но избежали потенциальных проблем с безопасностью пищевых продуктов».