Изследователи от Университета в Копенхаген са открили начин да върнат към живот десетки стари сортове грах, които отдавна не се използват в земеделието, но могат да се окажат ценни за бъдещето на растителните храни. С помощта на нов метод, базиран на изкуствен интелект, учените са анализирали семенната банка NordGen, която съдържа близо 2000 различни вида грах, и са идентифицирали 51 обещаващи сорта.
Търсенето на растителни протеини расте в световен мащаб, а грахът е особено подходящ за тази цел – той е богат на белтъчини, устойчив за отглеждане и има нисък въглероден отпечатък. Проблемът е, че днешните сортове, използвани в земеделието, са ограничени и често предназначени за животинска храна, а не за човешка консумация. „Грахът не е просто грах – различните сортове имат различни качества, които могат да бъдат използвани в нови растителни продукти“, обяснява доцент Рене Ламетш от катедрата по хранителни науки.
Новият AI метод позволява автоматично измерване на форма, цвят, размер и повърхност на семената чрез обикновени снимки. Комбинирането на тези визуални данни с информация за съдържанието на протеини дава възможност за бързо и ефективно откриване на най-интересните сортове. Така учените могат да предскажат химични свойства на семената само по външния им вид.
Особено важна се оказва връзката между гладката или набръчкана повърхност на семето и вида нишесте, което съдържа. Това откритие позволява за първи път частично предсказване на химичния състав на граха чрез изображения. Освен това е установено, че старите сортове показват много по-голямо разнообразие в баланса между двата основни протеина – легумин и вицилин – в сравнение със съвременните търговски сортове.
Според учените това превръща семенните банки в „неизползвана златна мина“ за бъдещото развитие на растителни храни. Възраждането на старите сортове може да осигури нови суровини за производството на алтернативи на месо, млечни продукти и други храни, които да отговарят на нарастващото търсене на устойчиви и богати на протеини продукти.
Източник: Phys.org
