綠色植物升級，用人工智慧強化植物碳捕捉能力

人工智慧（AI）運算可以加速各產業的開發進度，藉由透過量化各種資料，可以排列組合、優化出各種意想不到的搭配，最近科學家們正研究，如何強化植物的碳捕捉能力，能捕捉且儲存更多的二氧化碳。

美國索爾克生物研究所正展開 SLEAP 計畫，利用深度學習軟體 SLEAP 來研究植物特徵，加速開發能夠應對氣候變遷的植物。

政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）表示，如果要控制氣候變遷跟全球升溫，碳移除（carbon removal）相當重要。因此索爾克生物研究所希望能夠增強植物根系吸收二氧化碳的自然能力，最後提高碳儲存量並延長其儲存期限。

SLEAP 開發者為索爾克研究員 Talmo Pereira，最初設計用於追蹤實驗室中的動物運動，但 Pereira 已與植物科學家兼同事 Wolfgang Busch 合作，應用於植物、追蹤多種植物的根系特徵，包括生長深度和寬度、根系大小以及其他物理特質，讓研究人員能夠建立規模至今最廣的植物根系目錄。

藉由追蹤根系統特徵，可以幫助科學家找到與特徵有關的基因，以及多個特徵是否由相同基因決定或獨立決定，最終就能確定哪些基因設計最有利。

最近有愈來愈多利用 AI 加速研究的案例，好比 Google 旗下 DeepMind 利用 AI 預測超過 200 萬種新材料的結構，用來推動生產性能更優秀電池、太陽能板和電腦晶片。先前也有科學家利用超級電腦篩選染料，有助於有機染料敏化太陽能發展腳步加速。