بهره‌گيري از يادگيري ماشين در فنوتايپينگ و درك مكانيسم‌ هاي مولكولي مرتبط با تنش‌‏ هاي زيستي و غير زيستي گياهان

يادگيري ماشيني محققان را قادر ميسازد تا عوامل استرس زاي خاصي را كه بر گونه هاي گياهي اثر مي گذارند، مشخص كنند و درك دقيقي از چالش هاي متنوعي كه گياهان در محيط هاي طبيعي با آن مواجه هستند، ارائه كنند. با تشخيص الگوهاي ظريف در مجموعه داده هاي گسترده، شناسايي نه تنها دقيق، بلكه روشنگر مي شود و راه را براي مداخلات هدفمند هموار ميكند. توانايي طبقه بندي و تمايز انواع استرس از طريق استفاده از الگوريتم هاي يادگيري ماشين بهبود يافته است. دو دسته اصلي رويكردهاي مبتني بر يادگيري ماشين شامل يادگيري نظارت شده و يادگيري بدون نظارت مي باشند. در يادگيري نظارت شده، مدل با داده هاي زوج ورودي خروجي آموزش داده مي شود ولي در يادگيري بدون نظارت ، مدل بدون دسترسي به برچسب هاي ورودي - آموزش داده مي شود و عمدتا براي كاوش داده ها و كاهش ابعاد مورد استفاده قرار ميگيرند . اين طبقه بندي ظريف به درك كلي از ويژگي هاي متمايز مرتبط با عوامل استرسزاي مختلف كمك ميكند و نماي ظريف تري از چش مانداز تنش گياه ارائه ميدهد. يادگيري ماشيني ارزيابي كمي از شدت و ميزان استرس را تسهيل مي كند و امكان ارزيابي دقيق تأثير بر سلامت و بهره وري گياه را فراهم ميكند. اين رويكرد كمي محققان را قادر ميسازد تا ميزان واقعي عوامل استرسزا و پيامدهاي آنها را بر سلامت كلي اكوسيستم گياهي بسنجند. با استفاده از الگوريتم هاي پيشرفته، پيشبيني هايي در مورد وقوع استرس در آينده و پيامدهاي بالقوه آنها بر اكوسيستم هاي گياهي ميتوان انجام داد. اين آينده نگاري اقدامات پيشگيرانه را براي شيوه هاي كشاورزي پايدار تقويت ميكند، زيرا محققان ميتوانند تهديدهاي بالقوه براي سلامت گياهان را پيش بيني كرده و كاهش دهند. هدف اين بررسي ارائه يك درك جامع از كاربردها و مفاهيم يادگيري ماشيني در كشف اسرار فنوتيپ استرس گياهي و تشريح مكانيسم مولكولي دخيل است.