高粱，一种重要的农作物，用作食品和生物燃料的生产。美国科学家考虑在这个领域如何提高产量和质量，他们的办法是AI。人工智能（AI）会如何影响农业，食品工业和生物工程领域？美国能源部（DOE）橡树岭国家实验室（ORNL）生物科学部门的研发人员Dan Jacobson提出了一些想法。 　　在过去的5年中，雅各布森和他的团队研究了许多类似高粱的植物，以了解使它们适应不断变化的环境和气候的遗传变量和模式。作为计算生物学家，雅各布森使用了一些世界上最强大的超级计算机进行工作，包括最近退役的Cray XK7 Titan和世界上最强大，最聪明的开放科学超级计算机IBM AC922 Summit超级计算机，两者均位于Oak Ridge领导层计算设施（OLCF），是ORNL DOE科学办公室的用户设施。

　　问：去年，您使用一个允许您研究生物体与其环境之间的组合相互作用的代码突破了百亿亿美元级障碍后获得了戈登·贝尔奖。该算法如何适合该研究？ 　　雅各布森：我们仍在使用去年使用的模型，但是现在，我们已经将这种由AI驱动的基因组选择算法引入到组合度量[CoMet]代码中，并且每年都会向其提供环境信息，因此我们可以在整个气候时间内进行全基因组关联研究。 　　此外，我们已将我们所谓的“气候类型”（即植物正在适应的气候和环境信息）的工作扩展到全球范围。借助ORNL的彼得·桑顿（Peter Thornton）及其团队在生物地理学和气候领域的专业知识，我们构建了地球上每平方公里土地的模型，并将从土壤到光谱的50年环境和气候数据编码到这些模型中质量，介于两者之间。 　　为了了解不同环境之间的所有关系，我们在峰会上使用了添加到CoMet代码库中的称为Duo的新算法将这些环境相互比较。据我们所知，这是有史以来最大的科学计算。 　　问：这听起来是一项巨大的成就。这些比较可以为您提供哪些信息？ 　　雅各布森：这些比较可以帮助我们准确地确定我们可以针对特定环境的位置，以及我们需要包括哪些基因突变和等位基因以帮助这些植物适应不同的环境。我们可以看一个环境，然后说：“对于这种环境，这是我们在植物基因组中要拥有的一切，才能使其尽可能地繁衍。”
　　问：这是环境基因组学的未来吗？ 　　雅各布森（Jacobson）：我们所看到的综合视野是所有“-组学”层之间的联系，从基因组学（基因表达），蛋白质组学（蛋白质表达）和代谢组学（代谢产物表达）一直贯穿表型（可观察到的性状）。因此，从基因组到现象组以及介于两者之间的所有事物。 　　理想情况下，我们希望将基因型数据与气候和环境数据结合在一个集成模型中，从单个核苷酸（构成DNA的分子结构）到行星规模的环境和气候，都应结合在一起。由于我们实际上已经计算出了行星上每个点的光谱尺度，这是可能的，因为我们实际上已经计算出了地球上每个点的光谱尺度，这是来自我们最近的恒星太阳的天体表型。 　　首先，我们需要研究此类模型中的组合相互作用，以了解它们如何导致我们试图在植物中优化其新兴特性以实现未来的生产力和可持续性。然后，我们可以将其与植物历来适应环境的方式联系起来，以便为生物能源或食品生产设计新的理想基因型，并对其进行优化以在特定环境中蓬勃发展。
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