制作一張木桌,絕對(duì)過(guò)程漫長(zhǎng)且價(jià)格不菲。先種出一棵樹(shù)、砍伐完成、運(yùn)輸木料、碾磨型材……顯然,這是個(gè)長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年的過(guò)程。為此,Luis Fernando Velásquez-García提出了更簡(jiǎn)單的解決方案:既然想要一張桌子,為什么不直接長(zhǎng)出一張桌子來(lái)?
Velásquez-García的研究團(tuán)隊(duì)提出一種在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中培養(yǎng)某些植物組織(例如木質(zhì)及纖維)的方法。整個(gè)想法仍處于早期階段,其在一定程度上類似于肉類培養(yǎng),同樣有望簡(jiǎn)化生物類材料的生產(chǎn)流程。該小組從百日菊葉子中提取到的細(xì)胞樣品,培養(yǎng)出了木質(zhì)細(xì)胞結(jié)構(gòu),由此證明了這一概念的可行性。
雖然離“直接種出一張桌子”還有很長(zhǎng)的路要走,但這項(xiàng)工作已經(jīng)為生物材料的全新生產(chǎn)方法提供了可能的起點(diǎn),有望減輕林業(yè)與農(nóng)業(yè)承受的環(huán)境負(fù)擔(dān)。Velásquez-García提到,“數(shù)百年來(lái),我們獲取這些材料的方式一直沒(méi)有改變,而且效率很低。最終,這將繞過(guò)一切低效率的陳舊要素。”
這篇論文發(fā)表在《清潔生產(chǎn)雜志(Journal of Cleaner Production)》上。文章主要作者為機(jī)械工程博士Ashley Beckwith,共同作者包括來(lái)自麻省理工學(xué)院微系統(tǒng)技術(shù)實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家兼聯(lián)合顧問(wèn)Velásquez-García、以及查爾斯·史塔克·德雷珀實(shí)驗(yàn)室生物醫(yī)學(xué)工程師Jeffrey Borenstein。
Bechwith提到,她一直對(duì)植物深深著迷,項(xiàng)目的靈感也來(lái)自她之前在農(nóng)場(chǎng)度過(guò)的時(shí)光。她發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)中存在很多固有的效率低下問(wèn)題,肥料流失這類問(wèn)題可以加以解決,但天氣與季節(jié)性因素則完全不受農(nóng)民的控制。另外,生長(zhǎng)出的植物實(shí)際上只有一小部分可以作為食品或生產(chǎn)材料。
Beckwith提到,“這不禁讓我陷入了思考:我們能設(shè)計(jì)出自己的流程,讓整個(gè)產(chǎn)出流程變得更有戰(zhàn)略性嗎?我們能不能通過(guò)投入獲得更多收益?我想找到一種更高效的土地與資源利用方式,借此讓更多的耕地回歸自然狀態(tài)、或者保持較低的產(chǎn)量,借此提高生物多樣性。”為此,她決定將植物生產(chǎn)引入實(shí)驗(yàn)室環(huán)境。
于是,研究人員們開(kāi)始在沒(méi)有土壤或陽(yáng)光的室內(nèi)環(huán)境下,種植木本植物組織。他們決定從百日菊植物開(kāi)始,從葉子中提取活體細(xì)胞,通過(guò)培養(yǎng)液培植細(xì)胞、引導(dǎo)其完成代謝與增殖。Velásquez-García解釋道,接下來(lái),他們會(huì)將細(xì)胞轉(zhuǎn)移到凝膠中進(jìn)行“調(diào)節(jié)”。“植物細(xì)胞與干細(xì)胞有不少相似之處,即通過(guò)引導(dǎo),它們可以變成任何其他細(xì)胞。”
研究人員使用兩種植物激素(生長(zhǎng)素與細(xì)胞分裂素)的混合物,誘使這些細(xì)胞生長(zhǎng)出堅(jiān)實(shí)的木質(zhì)結(jié)構(gòu)。通過(guò)改變凝膠中的激素含量,他們成功控制了細(xì)胞木質(zhì)素的產(chǎn)生。木質(zhì)素是一種有機(jī)聚合物,也正是木材維持堅(jiān)硬形態(tài)的關(guān)鍵所在。Beckwith提到,她使用熒光顯微鏡觀察了最終產(chǎn)物的細(xì)胞組成一結(jié)構(gòu)。“我們可以直觀評(píng)估哪些細(xì)胞實(shí)現(xiàn)了木質(zhì)化,并測(cè)量細(xì)胞的擴(kuò)增與延伸態(tài)勢(shì)。”項(xiàng)目證明植物細(xì)胞在受控生產(chǎn)過(guò)程中,確實(shí)能夠針對(duì)特定目標(biāo)實(shí)現(xiàn)材料的產(chǎn)出與優(yōu)化。
Velásquez-García認(rèn)為這項(xiàng)工作,實(shí)際上是對(duì)實(shí)驗(yàn)室此前進(jìn)行的細(xì)胞級(jí)微細(xì)加工與3D打印等增材制造技術(shù)的擴(kuò)展。在此項(xiàng)目中,植物細(xì)胞自身會(huì)借助凝膠生長(zhǎng)培養(yǎng)基進(jìn)行“打印”。而且與非結(jié)構(gòu)化的液體介質(zhì)不同,凝膠能夠充當(dāng)細(xì)胞生長(zhǎng)為特定形狀的“支架”。Velásquez-García指出,“其中的重要意義不僅在于調(diào)整材料的性質(zhì),同時(shí)也得以從概念上完成形態(tài)引導(dǎo)。”因此,他認(rèn)為終有一天人類可以直接種出一張桌子,由此擺脫切割板材、打膠定型等步驟。
當(dāng)然,這項(xiàng)技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法投入市場(chǎng)。植物生物學(xué)家、博伊斯·湯普森研究院院長(zhǎng)David Stern指出,“問(wèn)題在于,這項(xiàng)技術(shù)能否在經(jīng)濟(jì)或生命周期等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)級(jí)別的擴(kuò)展,并帶來(lái)強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)力。”在他看來(lái),擴(kuò)大這種種植方法“需要投入大量的財(cái)力與人才資源”,沒(méi)有政府及大型私營(yíng)企業(yè)的扶持恐怕很難實(shí)現(xiàn)。Stern還強(qiáng)調(diào),將林業(yè)與農(nóng)業(yè)納入實(shí)驗(yàn)室環(huán)境本身也需要斟酌。“農(nóng)業(yè)會(huì)通過(guò)光合作用利用太陽(yáng)的能量。植物吸收必要的水分之后,會(huì)將多余的部分蒸發(fā)出去,以引發(fā)自然降雨。整個(gè)過(guò)程自然順暢,不需要任何建筑物、加溫或人造光源。”
研究人員們也承認(rèn),在實(shí)驗(yàn)室中培養(yǎng)植物組織還處于早期階段——該小組將不斷調(diào)整控制因素,例如激素水平與凝膠的pH值,借此提高最終產(chǎn)出材料的性能。Velásquez-García表示,“這代表著一個(gè)未知的領(lǐng)域。其中最懸而未決的核心問(wèn)題在于——我們究竟是怎么實(shí)現(xiàn)植物細(xì)胞的物種轉(zhuǎn)化的?很明顯,我們不可能在所有不同的植物物種上實(shí)現(xiàn)同樣的效果,也許它們各有不同的「控制旋鈕」。”
Beckwith還預(yù)見(jiàn)到大規(guī)模培養(yǎng)植物組織的挑戰(zhàn)所在,例如該怎么促進(jìn)氣體與細(xì)胞間的交換。該團(tuán)隊(duì)希望通過(guò)進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)克服這些障礙,最終建立起在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)培養(yǎng)木材、纖維乃至更多植物材料的生產(chǎn)藍(lán)圖。
無(wú)論如何,此次實(shí)驗(yàn)都代表著一種激進(jìn)而又充滿吸引力的愿景,或者說(shuō)“新范式”。Borenstein認(rèn)為,“也許我們終將找到微細(xì)加工與增材制造技術(shù)領(lǐng)域的新方向,并利用它們解決農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中那些真正重要的問(wèn)題。”
這項(xiàng)研究由Draper Fellow項(xiàng)目提供部分資助。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長(zhǎng)篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語(yǔ)言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過(guò)交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場(chǎng)景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開(kāi)辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過(guò)讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問(wèn)題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語(yǔ)言模型人性化對(duì)話問(wèn)題。該研究創(chuàng)建了包含20萬(wàn)高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn),通過(guò)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測(cè)模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了效率和精度的雙重突破。