Engenheiros do Massachusetts Institute of Technology desenvolveram um "computador alimentar" com inteligência artificial que otimiza automaticamente as condições, como umidade e luz, para produzir as qualidades desejadas nas plantas. Ao contrário de outros desenvolvimentos semelhantes, o sistema é de código aberto e os engenheiros publicaram instruções sobre como montá-lo e configurá-lo por conta própria. Uma descrição detalhada e documentação estão disponíveis no site do MIT Media Lab, e Fast Company também escreve sobre isso.
Com o objetivo de aumentar a eficiência do cultivo das plantas reduzindo o espaço necessário para isso, vários conceitos estão sendo desenvolvidos, como fazendas verticais e cultivo em ambiente controlado. Ao contrário da agricultura convencional, as plantas não são iluminadas pela luz solar, mas por LEDs. Alguns estão tentando adaptá-los para implantação em massa e automontagem.
Os engenheiros do MIT apresentaram um protótipo de seu sistema em 2015 e o chamaram de OpenAg. O protótipo consistia em um contêiner metálico, dentro do qual estavam localizados sensores, leds, bombas para abastecimento de água e fertilizantes, e outros componentes que permitiam mudar o clima dentro do contêiner. Apresentavam também uma versão mais maciça, colocada em um contêiner de carga padrão, e consistindo em várias células, em cada uma das quais eram mantidas condições distintas. Inicialmente, os cientistas analisaram os dados independentemente e selecionaram as melhores, em sua opinião, as condições.
Em meados de 2016, a equipe de pesquisa começou a parceria com uma empresa de inteligência artificial. O objetivo da parceria foi agilizar e automatizar a seleção das condições necessárias. Os pesquisadores escolheram o manjericão como planta modelo. O sistema analisou continuamente a condição das plantas a partir das células de trabalho paralelas e fez ajustes nas condições para o cultivo da próxima safra.
Matriz de várias células isoladas com diferentes condições / Open Agriculture Initiative, MIT Media Lab (openag.mit.edu | CC-BY-SA 4.0)
Os pesquisadores conseguiram otimizar o algoritmo para multiplicar a síntese de moléculas específicas da planta responsáveis pelo sabor. No futuro, eles planejam treinar o sistema para otimizar as condições para as mais diversas características, como sabor, tamanho ou custo. Os pesquisadores enfatizam que, ao contrário de outros desenvolvimentos bem conhecidos nesta área, seu sistema é totalmente aberto e disponível para autoconstrução ou modificação.
