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人工智能(AI)模型和优化算法(OA)广泛应用于不同的技术和科学领域 ， 已应用于改善植物组织培养的不同阶段 。 AIOA的应用在预测和优化微芽或根的长度和数量、植物细胞培养或毛状根培养中的生物量、优化环境条件以实现最大生产力和效率以及分类方面的有用性已得到证明微芽和体细胞胚胎 。 尽管具有潜力 ， 但由于复杂的定义术语和计算算法 ， AI和OA在该领域的使用受到限制 。
植物组织培养可以被认为是在无菌条件下对特定植物细胞、器官或组织的培养或培养 ， 其基于“全能性” 。 全能性一词是指所有植物细胞都包含全范围的基因 ， 这使得在体外条件下的单个细胞在理论上可以发育成健康且真实的植物 。 该过程为“微繁殖”奠定了基础 ， 其中使用培养容器从各种外植体进行繁殖 。 如今 ， 体外培养可以被认为是许多植物物种育种和繁殖的最重要方法之一 。
如果没有体外培养 ， 将无法实现不同的方法 ， 例如微繁殖、体外枝条再生、雌性发育、雄激素生成、植物源性代谢物的产生或体细胞胚胎发生 。 然而 ， 需要优化每个物种的体外培养条件 ， 在某些情况下 ， 一个物种内的每个基因型 ， 以及不同的生长和发育阶段 ， 如愈伤组织、胚胎发生、射击和生根 。 例如 ， 如针对不同植物的多项研究所报告的宏量和微量营养素、维生素和氨基酸的组成和浓度对器官发生具有深远的影响 。
尽管大量研究使用MS盐作为不同植物器官发生的基础培养基 ， 但MS培养基的组成基于对烟草组织灰分的分析 。 由于不同组织培养系统和植物物种的营养需求各不相同 ， 因此有必要开发针对特定物种和发育阶段优化的培养基配方 ， 以实现最大效率 。 但是 ， 由于介质组件数量众多 ， 针对特定用途的介质的设计和修改需要高专业知识并且非常耗时 。
希尔德布兰特等人指出 ， 设计一种新的培养基需要16000多种不同的处理 。 此外 ， 村重和 斯科格花了大约五年时间通过使用81种不同的宏量和微量元素和维生素组合来建立和开发培养基 。 为了缓解这个问题 ， 人工智能（AI）等计算机技术将有助于减少这个漫长而繁琐的过程 。 尽管在体外培养的不同阶段可以很容易地观察到许多生物事件 ， 但它们都是非线性和非确定性的 ， 而且还受到多种其他因素的影响 。
许多因素的复杂相互作用使得使用传统统计的优化存在问题 ， 并且需要不切实际的处理次数 。 因此 ， 适当的人工智能模型的应用可以被认为是一种有用且精确的方法 ， 可以模拟和预测体外条件下不同的生长和发育过程 ， 以帮助优化方案 ， 减少治疗次数 。 最近 ， 使用数据驱动模型的植物组织培养建模有所增加 。 AI模型包括各种设计 ， 可能涵盖对体外过程的不同观点 。
【英伟达|人工智能模型和优化算法，已经广泛应用于不同的技术和科学领域】对植物组织培养的不同步骤进行建模是体外培养领域最显着的挑战之一 。 这种上升是植物组织培养的物理复杂性以及分析体外培养过程的不同元素所需的时间和成本的结果 。 科学家已经发现AI模型是非常适用和可靠的方法 ， 通过提供从实验和观察数据构建AI模型的机会 ， 以及提高决策者面对植物组织培养复杂系统的反应 ， 帮助应对这些挑战和问题 。 由于AI工具能够对不同的体外系统和生物过程的后续结果进行建模 ， 而无需深入了解与该过程相邻的物理系统 ， 因此这些方法在植物组织培养研究人员中变得越来越普遍 。
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