Inteligencia artificial predice cómo será una manzana

Un equipo de investigadores 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 innovadora herramienta basada en la inteligencia artificial generativa para predecir rasgos complejos en plantas. La herramienta, denominada GenoDrawing, introduce una nueva metodología que predice los rasgos físicos de una variedad de manzana a partir de su información genética, generando imágenes que se asemejan mucho a la realidad. El estudio ha sido publicado en la revista Plant Phenomics.

Los investigadores utilizaron un enfoque de deep learning – o de aprendizaje automático – para entrenar el modelo GenoDrawing en 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 con mucha precisión.

Uno de los beneficios de GenoDrawing es que puede utilizarse para predecir un rasgo complejo, como la forma, y que podría llegar a predecir otras características, como el color, la morfología de la hoja o la arquitectura de la planta, en estudios posteriores. 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.