麻省理工学院媒体实验室和德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员最近尝试利用机器学习技术种出了风味更加浓郁的罗勒。

不过研究人员的目的并非是为了改善酱汁，而是希望了解如何改善和自动化农业，研究人员希望解决的问题是：在一个不断发展的环境中能否找到并执行一项不断增长的战略，从而实现一个特定目标，在本次研究中，这个目标就是让罗勒具有更强的风味。

 
罗勒

该任务是需要修改众多变量的，比如土壤类型、植物特性、浇水频率和体积、光照等，以及需要记录可测量的结果：产生香味的分子浓度，这意味着它非常适合机器学习模型，通过各种输入预测如何产生最佳输出。

该团队使用机器学习模型分析和调整植物所受光照的类型和持续时间，经过三轮的试种以及对模型的不断完善，该模型推荐了一种非常极端的措施：保持植物的紫外线照射24/7，这使得风味分子大量增加，比对照植物的风味分子数量增加了一倍。

这一结果不仅是可以为“吃货们”带来更香浓的香蒜酱，也预示着可控环境中各种新兴农业技术令人期待的未来。