কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) মডেল ‘বিনজিপিটি’র সাহায্যে বাছাই করা খাবার শিমের (ড্রাই বিন) প্রথম জাত আগামী দুই বছরের মধ্যে পাওয়া যাবে বলে জানিয়েছেন কানাডার ইউনিভার্সিটি অব গুয়েলফের শিম প্রজননবিদ মোহসেন ইউসেফজাদেহ নাজাফাবাদি। কানাডার কৃষি সাপ্তাহিক ম্যানিটোবা কো-অপারেটরকে তিনি এ কথা জানান।
সমস্যাটা হলো গতি: প্রচলিত পদ্ধতিতে নতুন শিমের জাত আসতে দীর্ঘ সময় লাগে, আর বছরের পর বছরের হাজার হাজার পাতার তথ্যের সামান্য অংশই মানুষ সামলাতে পারে। নাজাফাবাদি বলেন, মাঠ পরীক্ষা, জিনগত তথ্য, ফিনোটাইপিং, ড্রোনে তোলা ছবি, বীজের মান, আবহাওয়া আর মাটির তথ্য এখন হাতের কাছে; এসব তথ্য দিয়ে কয়েক হাজার প্রস্তাবিত সংকরায়ণ থেকে কয়েকশতে নামিয়ে আনা যায়। শুকনো শিমের প্রজনন ও কৃষিতত্ত্বের বহু বছরের তথ্যে বিনজিপিটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে; গবেষকদের অজানা বৈশ্বিক তথ্যও এটি টেনে আনে।
সংকরায়ণের কাজ অবশ্য এখনো মানুষই হাতে করেন; মডেলের কাজ হলো কোন সংকরায়ণ আগে করা উচিত তা বেছে দেওয়া, এরপর প্রজননবিদেরা নিজেদের জ্ঞান দিয়ে প্রস্তাবগুলো যাচাই করেন। এআইয়ের সহায়তায় তৈরি প্রথম জাতটি সম্প্রতি অন্টারিওর সেন্ট্রালিয়ায় হিউরন গবেষণা কেন্দ্রে শিমচাষিদের গবেষণা দিবসে দেখানো হয়। নাজাফাবাদির ভাষায়, মাঠে এখন পর্যন্ত জাতটি দারুণ দেখাচ্ছে।
শিমের ছত্রাকজনিত রোগ অ্যানথ্রাকনোজ প্রতিরোধ নিয়েও কাজ চলছে। এক স্নাতকোত্তর শিক্ষার্থী ২০০টি জিনগত লাইন তৈরি করে রোগের সংস্পর্শে রাখেন এবং জিনোম পরীক্ষা করে প্রতিরোধের তিনটি গুরুত্বপূর্ণ মার্কার খুঁজে পান। দুটি আগে থেকেই জানা ছিল; ১১ নম্বর ক্রোমোজোমের তৃতীয়টি বিনজিপিটি দিয়ে বিশ্লেষণ করে দেখা গেছে, সেটিও মার্কার হিসেবে ব্যবহারযোগ্য। এখন তিনটি মার্কারযুক্ত জাত এগিয়ে নেওয়া হবে।
গবেষণাগারের অন্য শিক্ষার্থীরা হাইপারস্পেকট্রাল ছবি দিয়ে গ্রোথ চেম্বারে কোনো লাইন অ্যানথ্রাকনোজে আক্রান্ত হওয়ার ঝুঁকিতে আছে কি না, তা শনাক্তের চেষ্টা করছেন; প্রাথমিক ফল সফল। তাঁরা একটি অ্যাপও তৈরি করেছেন, যা শিমের শিকড়ে সয়াবিন সিস্ট নেমাটোডের সিস্ট গুনে দেয়; এত দিন কাজটি ক্লান্তিকরভাবে মানুষের চোখের ওপর নির্ভর করত। নেমাটোড আক্রান্ত পাতা হলুদ হওয়ার আগে বেশি উজ্জ্বল সবুজ হয়ে যায় বলে হাইপারস্পেকট্রাল ছবিতে তা ধরা পড়ে।
প্রজননের গতি বাড়লে উন্নত জাতের সুফল কৃষকেরা আগেভাগে পাবেন। তবে নাজাফাবাদি বলেন, এটি প্রচলিত থেকে আধুনিকে সরে যাওয়া নয়, বরং মাঠে কী ঘটছে তা ভালোভাবে বুঝতে প্রচলিত প্রজননের সঙ্গে কম্পিউটারের শক্তি মেলানো। প্রতিবেদনটি লিখেছেন জন গ্রেগ।
ছবি: University of Guelph
সূত্র: Manitoba Co-operator
মন্তব্য
(০)