Investigadores del IRTA han desarrollado GenoDrawing, Inteligencia Artificial que permite predecir rasgos complejos en las plantas, como la forma.

Un equipo científico dirigido por María José Aranzana, investigadora del Instituto de Investigación y Tecnología Agroalimentarias (IRTA) y jefa del programa Genómica y biotecnología en el Centro de Investigación en Agrigenómica (CRAG), ha desarrollado una herramienta que puede predecir la forma de las manzanas a partir de sus marcadores genéticos.

Se trata de un programa, denominado GenoDrawing, que utiliza la tecnología Deep Learning para analizar rasgos complejos, difíciles de medir con los métodos tradicionales. Por ejemplo, puede predecir los rasgos físicos de una variedad de manzana a partir de su información genética, generando imágenes que se asemejan mucho a la realidad.

Los investigadores utilizaron un enfoque de aprendizaje automático para entrenar al sistema a través de un conjunto de datos de más de 10.000 imágenes de manzanas y su información genética (marcadores SNP), y después probaron su eficacia en un conjunto de datos
separado.

Los resultados muestran que GenoDrawing es capaz de predecir la forma de las manzanas y reproducirla en imágenes basándose únicamente  en la información procedente de los marcadores SNP y con mucha precisión.

Uno de los beneficios de GenoDrawing es que podría llegar a predecir otras características, como el color, la morfología de la hoja o la arquitectura de la planta. Esto es importante porque los métodos tradicionales de fenotipado de plantas, como la inspección visual, son lentos y costosos y pueden no ofrecer resultados precisos.

Además, GenoDrawing permite a los investigadores prever rápidamente y fácilmente los rasgos de las plantas sin necesidad de cultivarlas o sin tener que esperar a que estas tengan frutos, lo cual podría dar lugar a programas de mejora más eficientes y efectivos.

Este estudio demuestra el enorme potencia que puede llegar a tener la inteligencia artificial en el avance de la agricultura y otros ámbitos científicos: “Creemos que esta herramienta podría tener una amplia gama de aplicaciones, no solo en el cultivo de plantas y la agricultura, sino también en diferentes campos de la investigación científica, y esperamos explorar su potencial en futuras investigaciones”, explica la Dra. Aranzana.

El equipo científico de este proyecto espera ahora que su trabajo inspire nuevas investigaciones y que conduzca a nuevos avances en el campo de la agricultura y la fitomejora. El estudio ha sido publicado en la revista Plant Phenomics.