इज़रायली एआई सफलता कृषि के लिए नई संभावनाएं खोल सकती है

पेसाच बेन्सन द्वारा • 2 नवंबर 2026

येरुशलम, 2 नवंबर 2026 (टीपीएस-आईएल) — इज़रायली शोधकर्ताओं ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) टूल विकसित किया है जो मौजूदा जेनेटिक डेटाबेस से गायब सूक्ष्मजीवों से आने वाले बैक्टीरियल डीएनए की भी पहचान कर सकता है, जिससे वैज्ञानिकों को माइक्रोबियल जीवन के पहले से छिपे रूपों को उजागर करने में संभावित रूप से मदद मिल सकती है।

यह तकनीक मिट्टी के सूक्ष्मजीवों के अध्ययन के लिए नए रास्ते खोल सकती है, जिनमें से कई के बारे में अभी भी बहुत कम जानकारी है। इन बैक्टीरिया की पहचान करने से वैज्ञानिकों को मिट्टी के स्वास्थ्य, पौधों की वृद्धि और पर्यावरण में रोगाणुओं की भूमिका को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिल सकती है।

BBERT नाम का यह टूल मौजूदा जेनेटिक डेटाबेस के साथ तुलना पर निर्भर रहने के बजाय बैक्टीरियल डीएनए के पैटर्न को पहचानता है। यह डीएनए के 100 बिल्डिंग ब्लॉक्स जितने छोटे टुकड़ों की भी पहचान कर सकता है, जिनमें ऐसे अनुक्रम शामिल हैं जिन्हें पारंपरिक तरीके अक्सर वर्गीकृत नहीं कर पाते हैं।

जब वैज्ञानिक मिट्टी के डीएनए का विश्लेषण करते हैं, तो उन्हें बैक्टीरिया, कवक, पौधों और अन्य जीवों से लाखों छोटे टुकड़े प्राप्त होते हैं। उनकी उत्पत्ति की पहचान करना कठिन हो सकता है, विशेष रूप से तब जब जीव जेनेटिक संदर्भ डेटाबेस से गायब होते हैं। इस अनसुलझी जेनेटिक सामग्री के अधिकांश हिस्से को माइक्रोबियल “डार्क मैटर” के रूप में जाना जाता है। BBERT भाषा प्रौद्योगिकी में भी उपयोग की जाने वाली एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक का उपयोग करके इस चुनौती का समाधान करता है। वाक्यों में पैटर्न सीखने के बजाय, यह बैक्टीरियल डीएनए में पैटर्न सीखता है, जिससे यह मौजूदा डेटाबेस में मिलान की आवश्यकता के बिना अपरिचित अनुक्रमों को पहचान सकता है।

BBERT को हिब्रू विश्वविद्यालय येरुशलम, हाइफ़ा विश्वविद्यालय और इज़रायल के कृषि मंत्रालय की अनुसंधान शाखा वोल्कानी संस्थान के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया था। ये निष्कर्ष सहकर्मी-समीक्षित पत्रिका *न्यूक्लिक एसिड्स रिसर्च* में प्रकाशित हुए थे।

इस अध्ययन का नेतृत्व हिब्रू विश्वविद्यालय के राकाह भौतिकी संस्थान के डॉ. अमीर एरेज़ और इसके पादप एवं पर्यावरण विज्ञान विभाग के डॉ. ओमरी एम. फिंकेल ने किया था।

माइक्रोबियल डार्क मैटर की खोज

परीक्षणों में, BBERT ने लगभग 90% सटीकता के साथ बैक्टीरियल डीएनए को गैर-बैक्टीरियल डीएनए से अलग किया, जिससे इसका प्रदर्शन मूल्यांकन किए गए अन्य डीप-लर्निंग टूल से बेहतर रहा। इसने लगभग 88% सटीकता के साथ प्रोटीन बनाने के निर्देशों वाले टुकड़ों की पहचान की और लगभग 96% सटीकता के साथ यह निर्धारित किया कि उन निर्देशों को कैसे पढ़ा जाना चाहिए।

शोधकर्ताओं ने सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मिट्टी के डीएनए के 1,969 डेटासेट पर इस टूल का परीक्षण किया। BBERT ने उन टुकड़ों के एक बड़े अनुपात की पहचान की जिन्हें व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला एक तुलना उपकरण वर्गीकृत करने में असमर्थ रहा था।

इस विश्लेषण ने माइक्रोबियल डार्क मैटर के बारे में नई जानकारी भी प्रस्तुत की। शोधकर्ताओं द्वारा व्याख्या किए जाने वाले टुकड़ों की तुलना में अवर्गीकृत टुकड़ों में गैर-बैक्टीरियल डीएनए होने की अधिक संभावना थी, जिससे पता चलता है कि अनसुलझी सामग्री केवल अपरिचित बैक्टीरिया से नहीं, बल्कि कई स्रोतों से आती है।

BBERT वैज्ञानिकों को बैक्टीरियल जीनोम — बैक्टीरिया द्वारा वहन किए जाने वाले जेनेटिक निर्देशों का पूरा सेट — का पुनर्निर्माण करने के लिए छोटे डीएनए टुकड़ों को लंबे अनुक्रमों में जोड़ने में भी मदद कर सकता है। सिम्युलेटेड परीक्षणों में, टूल के माध्यम से डीएनए को फ़िल्टर करने से प्रति डेटासेट पुनर्निर्माण का औसत समय लगभग 66 घंटे से घटकर 25 घंटे हो गया। इसके परिणामस्वरूप प्राप्त अनुक्रमों में कम त्रुटियां और रिक्त स्थान थे, जबकि फ़िल्टरिंग के बिना प्राप्त लगभग 96% जेनेटिक कवरेज को बनाए रखा गया था।

जंगली फलियों की जड़ की गांठों (ऐसी संरचनाएं जिनमें पौधे बैक्टीरिया को आश्रय देते हैं) से जुड़े परीक्षणों में भी सुधार देखा गया। BBERT ने पुनर्निर्माण के समय को आधा कर दिया और कंप्यूटर मेमोरी के अधिकतम उपयोग को 188 गीगाबाइट से घटाकर 82 गीगाबाइट कर दिया, साथ ही कई पुनर्निर्मित जीनोम में संदूषण को भी कम किया।

यह तकनीक अंततः कृषि और पर्यावरण अनुसंधान को लाभ पहुंचा सकती है। वैज्ञानिक इसका उपयोग उन सूक्ष्मजीवों को खोजने के लिए कर सकते हैं जो पौधों को पोषक तत्वों को अवशोषित करने, फसलों को बीमारियों से बचाने या सूखा झेलने में मदद करते हैं। यह शोधकर्ताओं को यह अध्ययन करने में भी मदद कर सकता है कि मिट्टी के सूक्ष्मजीव समुदाय प्रदूषण और जलवायु परिवर्तन के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। इन अनुप्रयोगों के लिए आगे और शोध तथा परीक्षण की आवश्यकता होगी।

इस टूल की कुछ सीमाएं हैं। यह बैक्टीरियल टुकड़ों को छोड़ सकता है, अन्य जेनेटिक सामग्री को गलती से बैक्टीरियल डीएनए समझ सकता है और सूक्ष्मजीवों के एक अन्य प्रमुख समूह आर्किया से बैक्टीरिया को अलग करने में संघर्ष कर सकता है।

BBERT उपयुक्त ग्राफिक्स कार्ड वाले एक पर्सनल कंप्यूटर पर चल सकता है, जिससे संभावित रूप से छोटी प्रयोगशालाओं के लिए उन्नत डीएनए विश्लेषण अधिक सुलभ हो सकता है और शोधकर्ताओं को उस जानकारी के लिए मौजूदा पर्यावरणीय डीएनए संग्रहों का फिर से अध्ययन करने की अनुमति मिल सकती है जिसे पहले के तरीके नहीं पहचान पाए थे।