人工智能与微藻：农业未来的技术革命
更新时间：2025-11-28 10:54:59 来源/作者：深蓝牧渔
AI/IoT辅助微藻培养系统的系统流程图
微藻已成为具有重要工业价值的单细胞生物。它们独特的生产脂质、碳水化合物和生物活性化合物的能力，使其成为从食品、生物燃料到生物修复等各个领域不可或缺的原材料。事实上，据预测，到2026年，全球微藻产品市场规模将达到534.3亿美元。
然而，扩大这些微生物的培养规模面临着巨大的挑战。生物系统本质上是复杂且不可预测的；光照、温度、pH值和营养物质等因素之间的相互作用往往超出了传统数学模型或人工管理的控制范围。
近期发表于《Processes》（2025）期刊的一篇综述文章，由顺天乡大学生物系和韩国AlgaeBio公司的研究人员撰写，分析了人工智能（AI）和物联网（IoT）如何打破这些壁垒。这些技术不仅能够应对生物复杂性，还能加速流程优化并大幅降低运营成本。
主要发现
卓越的优化：人工智能模型在预测生长和最佳条件方面优于传统的机械模型。
完全自动化：物联网集成可实现对关键参数（光照、pH值、营养）的实时监控和控制，无需持续的人工干预。
产量提高：特定算法已成功使某些实验作物的生物质产量提高高达90%。
降低成本：据估计，基于人工智能的预测性维护可以降低运营成本12%至40%。
基因组编辑：人工智能驱动的生物信息学有助于识别基因靶点，利用CRISPR-Cas9等工具来改进菌株。
生物系统复杂性的挑战
微藻培养并非线性过程。与细菌或酵母不同，许多微藻依赖光合作用，因此会受到光照强度和昼夜循环等动态因素的影响。传统的反复试验方法速度慢、成本高，而且很少能达到生物学上的最佳状态。
人工智能，特别是机器学习（ML），通过处理海量的历史数据和实时数据来识别隐藏模式并预测行为，从而改变着整个行业。
关键技术：超越理论
研究人员重点介绍了几种正在发挥作用的人工智能模型：
人工神经网络（ANN）：受人脑启发，它们能够捕捉复杂的非线性关系。与传统模型相比，人工神经网络已被有效地用于微藻属的分类，并能更准确地预测不同光照条件下的生长情况。
遗传算法（GA）：这类算法模拟自然选择，通过“进化”来找到最佳解决方案。一项研究表明，利用遗传算法优化加迪塔纳微拟球藻（Nannochloropsis gaditana）的培养基，可使二十碳五烯酸（EPA）的产量提高23%。
深度学习和计算机视觉：卷积神经网络(CNN)能够实现非侵入式监测、细胞计数和实时压力检测，而不会破坏样本。
生物质和脂质优化：“最佳平衡点”
其中一项最重要的发现是人工智能能够平衡作物生长和代谢产物生成之间的关系。通常情况下，生物燃料生产所需的脂质积累需要对作物施加胁迫，从而抑制其生长。
人工智能能够精准地找到平衡点。例如，混合模型已成功预测了小球藻（Chlorella sp.）的最适温度（29.55°C），与对照组相比，生物量产量提高了15%。同样，在念珠藻（Nostoc sp.）中，混合算法（CNN-GA）使生物量产量惊人地提高了90%。
物联网和数字孪生的作用
数字化需要联网的硬件。物联网(IoT)构建了一个传感器网络，可以持续监测温度、浊度、溶解氧和pH值。
这种互联互通使得创建数字孪生体成为可能：即物理光生物反应器的虚拟副本。通过实时数据输入，它们可以在进行物理更改之前模拟各种场景并预测结果，从而最大限度地降低风险并确保最佳运行条件。
可持续性和先进基因组学
微藻是捕获二氧化碳的强大工具。强化学习算法可以动态调节二氧化碳注入量，从而最大限度地提高碳固定和废水处理效率。在基因组学领域，人工智能可以辅助CRISPR-Cas9等技术，分析大型数据集，以确定要修改哪些基因，从而在不影响细胞活力的情况下增加脂质产量。
挑战与未来前景
尽管取得了进展，但仍存在局限性，主要体现在数据质量和数量方面。人工智能模型需要庞大的数据集，而这类数据集在该行业往往稀缺或不一致。此外，还存在泛化困难的问题：适用于小球藻的模型可能并不适用于螺旋藻。
所提出的解决方案在于混合模型（物理+数据）和“迁移学习”，这使得现有模型能够适应数据较少的新物种。
结论
Rayamajhi和Jung的综述明确指出，人工智能和物联网的融合并非未来之选，而是当下的必然趋势。这些技术能够实现从被动响应到主动预测和自动化的转变。随着传感器价格的降低和算法的不断演进，“智能微藻养殖场”将成为无可争议的行业标准。
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