ট্রপিক্যাল প্ল্যান্টস-এ প্রকাশিত হাইনান বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি যুগান্তকারী গবেষণা উদ্ভিদ জিনোমিক্সে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) একীকরণ প্রদর্শন করে। গবেষকরা জটিল জেনেটিক তথ্য ডিকোড করতে বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) ব্যবহার করছেন। এই পদ্ধতি কৃষি, জীববৈচিত্র্য সংরক্ষণ এবং খাদ্য নিরাপত্তায় অগ্রগতির প্রতিশ্রুতি দেয়।
উদ্ভিদ জিনোমিক্স দীর্ঘদিন ধরে বিশাল এবং জটিল জেনেটিক ডেটা দ্বারা চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়েছে। ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতিগুলি বৃহৎ ডেটাসেট এবং জিনোমিক বৈচিত্র্যের সাথে লড়াই করে। এলএলএম জেনেটিক সিকোয়েন্স এবং মানুষের ভাষার মধ্যে সমান্তরাল ব্যবহার করে উদ্ভিদ জিনোম বিশ্লেষণের একটি নতুন উপায় সরবরাহ করে।
গবেষণাটি উদ্ভিদ জিনোমের অনন্য বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝার জন্য এলএলএমকে অভিযোজিত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। ব্যাকরণগত নিয়ম সহ মানুষের ভাষার বিপরীতে, উদ্ভিদ জিনোম জিন এক্সপ্রেশন নিয়ন্ত্রণকারী জৈবিক নিয়মের অধীনে কাজ করে। গবেষকরা প্যাটার্ন সনাক্ত করতে এবং জিন ফাংশন ভবিষ্যদ্বাণী করতে বিস্তৃত উদ্ভিদ জিনোমিক ডেটাসেটে এলএলএমকে প্রশিক্ষণ দেন।
প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে প্রি-ট্রেনিং এবং ফাইন-টিউনিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। প্রি-ট্রেনিংয়ে মিল সনাক্তকরণের জন্য এলএলএম দ্বারা আননোটেশনবিহীন উদ্ভিদ জিনোমিক ডেটা প্রক্রিয়াকরণ জড়িত। ফাইন-টিউনিং জৈবিক কার্যাবলীগুলির জন্য মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতাকে পরিমার্জিত করতে টীকাযুক্ত ডেটাসেট ব্যবহার করে।
অধ্যয়নটি উদ্ভিদ জিনোমিক্সের জন্য তৈরি বিভিন্ন এলএলএম আর্কিটেকচার সফলভাবে প্রয়োগ করেছে। এর মধ্যে রয়েছে DNABERT-এর মতো শুধুমাত্র এনকোডার মডেল, DNAGPT-এর মতো শুধুমাত্র ডিকোডার মডেল এবং ENBED-এর মতো এনকোডার-ডিকোডার মডেল। প্রতিটি মডেল জিনোমিক ডেটা পরিচালনা করতে পারদর্শী, যা এনহ্যান্সার এবং প্রমোটার সনাক্তকরণ থেকে শুরু করে জিন এক্সপ্রেশন প্যাটার্ন ভবিষ্যদ্বাণী পর্যন্ত বিস্তৃত।
উদ্ভিদ-নির্দিষ্ট মডেল যেমন AgroNT এবং FloraBERT উদ্ভিদ জিনোম টীকা করার ক্ষেত্রে উন্নত কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করেছে। ডিএনএ সিকোয়েন্সের ভাষাগত বৈশিষ্ট্যের উপর ফোকাস করে, এই মডেলগুলি জিন নিয়ন্ত্রণের জটিলতা উন্মোচন করে। এটি ব্যবহারিক কৃষি প্রেক্ষাপটে জিনোমিক তথ্যের প্রয়োগ সক্ষম করে।
অধ্যয়নটি বিদ্যমান এলএলএম আর্কিটেকচারের ত্রুটিগুলি স্বীকার করে। বর্তমান মডেলগুলি প্রধানত প্রাণী বা মাইক্রোবিয়াল ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত, যেখানে উদ্ভিদ প্রজাতির জন্য ব্যাপক জিনোমিক টীকাগুলির অভাব রয়েছে। লেখকরা উদ্ভিদ-কেন্দ্রিক এলএলএম-এর পক্ষে সমর্থন করেন যা বিভিন্ন জিনোমিক ডেটাসেট অন্তর্ভুক্ত করে, বিশেষ করে গ্রীষ্মমণ্ডলীয় উদ্ভিদের মতো কম অধ্যয়ন করা প্রজাতি থেকে।
উদ্ভিদ জিনোমিক্সে এআই এবং এলএলএম ফসল উন্নতির কৌশলকে ত্বরান্বিত করতে পারে। এটি পরিবর্তিত পরিবেশগত অবস্থার সাথে উদ্ভিদ প্রজাতির আরও ভাল অভিযোজন ঘটাতে পারে। পরিশেষে, এটি জীববৈচিত্র্য সংরক্ষণ প্রচেষ্টাকে বাড়িয়ে তোলে, যা বিশ্ব খাদ্য নিরাপত্তার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
এই গবেষণা উদ্ভিদ জিনোমিক্সে এআই-এর রূপান্তরমূলক সম্ভাবনা তুলে ধরে। কম্পিউটেশনাল ভাষাতত্ত্ব এবং জেনেটিক বিশ্লেষণকে একত্রিত করে, গবেষকরা উদ্ভিদ জীববিদ্যা সম্পর্কে আমাদের ধারণায় বিপ্লব ঘটাতে পারেন। এটি কৃষি উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি এবং টেকসই অনুশীলনকে উৎসাহিত করার প্রতিশ্রুতি দেয়।
ভবিষ্যতের প্রচেষ্টা এলএলএম আর্কিটেকচারকে পরিমার্জিত করবে এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেট প্রসারিত করবে। এর মধ্যে রয়েছে উদ্ভিদ প্রজাতির একটি বিস্তৃত বিন্যাস এবং বাস্তব বিশ্বের কৃষি অ্যাপ্লিকেশনগুলির তদন্ত। এই গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা উদ্ভিদ জিনোমিক গবেষণায় একটি নতুন যুগের সূচনা করে, যেখানে এআই একটি কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করছে।