nuevo estudio del Servicio de Investigación Agrícola de USDA-s (ARS) y la Universidad Estatal de Iowa (ISU) revela que la Inteligencia Artificial (IA) generativa puede ayudar a acelerar la búsqueda de soluciones para reducir las emisiones de metano en los mismos causados por las vacas en la agricultura animal, que representa alrededor del 33 por ciento de la agricultura estadounidense y el 3 por ciento de las emisiones totales de gases de efecto invernadero de Estados Unidos.
"Desarrollar soluciones para abordar las emisiones de metano de la agricultura animal es una prioridad crítica. Nuestros científicos continúan utilizando estrategias innovadoras y basadas en datos para ayudar a los productores de ganado a lograr objetivos de reducción de emisiones que salvaguarden el medio ambiente y promuevan un futuro más sostenible para la agricultura", dijo el administrador de ARS, Simon Liu.
Una de estas soluciones innovadoras comienza en el estómago de la vaca, donde los microorganismos contribuyen a la fermentación entérica y hacen que las vacas brima metano como parte de los procesos normales de digestión. El equipo de científicos encontró un grupo de moléculas compuestas capaces de inhibir la producción de metano en el más grande de los cuatro compartimentos estomacales de la vaca, el rumen, que se puede probar para ayudar a mitigar las emisiones de metano.
Una molécula en particular, el bromoforme, que se encuentra naturalmente en las algas marinas, ha sido identificado por la comunidad científica para demostrar propiedades que pueden resultar en la reducción de la producción de metano entérico bovino en un 80-98 por ciento cuando se alimenta de ganado. Lamentablemente, se sabe que el bromoforme es carcinógeno, limitando su potencial uso en el ganado por razones de seguridad alimentaria. Por lo tanto, los científicos continúan buscando moléculas con un potencial similar para inhibir el metano entérico. Sin embargo, este tipo de investigación presenta desafíos de ser especialmente costosa y costosa.
En respuesta a estos desafíos, un equipo de científicos de la Unidad de Investigación de Gestión Nutriente Ganativa de ARS y el Departamento de Ingeniería Química y Biológica de la ISU combinan IA con grandes modelos computacionales para iniciar la búsqueda de moléculas similares a bromoformes que pueden hacer el mismo trabajo sin toxicidad.
"Estamos usando simulaciones moleculares avanzadas e IA para identificar nuevos inhibidores de metano basados en las propiedades de inhibidores previamente investigados [como bromoform], pero que son seguros, escalables, y tienen un gran potencial para inhibir las emisiones de metano, dijo Matthew Beck, un científico de la investigación que trabaja con ARS en el momento en que el estudio fue completado y ahora está con el Departamento de Ciencias Animales de la Universidad de Texas A&M. "La Universidad Estatal de Iowa está liderando la simulación por computadora y el trabajo de IA, mientras que ARS está tomando la delantera en la identificación de compuestos y la verdad probándolos usando una combinación de estudios [laboratorios] in vitro y [ganado vivo]".
Las bases de datos disponibles públicamente que contenían datos científicos recopilados de estudios previos sobre el rumen de vacas se utilizaron para construir grandes modelos computacionales. La IA, junto con estos modelos, se utilizó para predecir el comportamiento de las moléculas e identificar aquellas que pueden ser probadas en un laboratorio. Los resultados de las pruebas de laboratorio alimentan los modelos informáticos de la IA para hacer predicciones más precisas, creando un proceso de bucle de retroalimentación conocido como red neuronal de gráficos.
