Инженери от Масачузетския технологичен институт са разработили изкуствено интелигентен "компютър за храна", който автоматично оптимизира условията, като влажност и светлина, за да произведе желаните качества в растенията. За разлика от други подобни разработки, системата е с отворен код и инженерите са публикували инструкции как да я сглобяват и конфигурират сами. Подробно описание и документация са достъпни на уебсайта на MIT Media Lab, а Fast Company също пише за това.
За да се увеличи ефективността на отглеждането на растения чрез намаляване на необходимото за това пространство, се разработват различни концепции, като вертикални ферми и отглеждане в контролирана среда. За разлика от конвенционалното земеделие, растенията не се осветяват от слънчева светлина, а от светодиоди. Някои се опитват да ги адаптират за масово разполагане и самосглобяване.
Инженерите от MIT представиха прототип на своята система още през 2015 г. и я нарекоха OpenAg. Прототипът се състои от метален контейнер, вътре в който са разположени сензори, светодиоди, помпи за подаване на вода и торове и други компоненти, които позволяват промяна на климата вътре в контейнера. Те представиха и по-масивна версия, поставена в стандартен товарен контейнер и състояща се от няколко клетки, във всяка от които се поддържаха отделни условия. Първоначално учените анализираха независимо данните и избраха най-добрите, според тях, условия.
В средата на 2016 г. изследователският екип започна да си партнира с компания за изкуствен интелект. Целта на партньорството беше да ускори и автоматизира избора на необходимите условия. Изследователите са избрали босилек като модел растение. Системата непрекъснато анализира състоянието на растенията от паралелните клетки и прави корекции в условията за отглеждане на следващата реколта.
Масив от няколко изолирани клетки с различни условия / Инициатива за отворено земеделие, MIT Media Lab (openag.mit.edu | CC-BY-SA 4.0)
Изследователите успяха да оптимизират алгоритъма, за да увеличат синтеза на специфични молекули, отговорни за вкуса в растението няколко пъти. В бъдеще те планират да научат системата как да оптимизира условията за много различни характеристики като вкус, размер или цена. Изследователите особено отбелязват, че за разлика от други известни разработки в тази област, тяхната система е напълно отворена и достъпна за самоизграждане или модификация.