Inženirji na Massachusetts Institute of Technology so razvili umetno inteligenten "živilski računalnik", ki samodejno optimizira pogoje, kot sta vlaga in svetloba, da proizvede želene lastnosti v rastlinah. Za razliko od drugih podobnih dogodkov je sistem odprtokoden, inženirji pa so objavili navodila, kako ga sami sestaviti in konfigurirati. Podroben opis in dokumentacija sta na voljo na spletni strani MIT Media Lab, o tem pa piše tudi Fast Company.
Da bi povečali učinkovitost gojenja rastlin z zmanjšanjem potrebnega prostora, se razvijajo različni koncepti, kot so vertikalne kmetije in gojenje v nadzorovanem okolju. V nasprotju z običajnim kmetijstvom rastline ne osvetljuje sončna svetloba, temveč LED. Nekateri jih poskušajo prilagoditi za množično posvojitev in samosestavljanje.
Inženirji MIT so prototip svojega sistema predstavili že leta 2015 in ga poimenovali OpenAg. Prototip je bil sestavljen iz kovinske posode, znotraj katere so bili nameščeni senzorji, LED, črpalke za dovajanje vode in gnojil ter drugi sestavni deli, ki so omogočali spreminjanje klime znotraj posode. Predstavili so tudi masivnejšo različico, nameščeno v običajnem zabojniku za tovor in sestavljeno iz več celic, v vsaki od njih pa so bili ohranjeni ločeni pogoji. Sprva so znanstveniki samostojno analizirali podatke in izbrali najboljše po njihovem mnenju pogoje.
Sredi leta 2016 je raziskovalna skupina začela sodelovati s podjetjem za umetno inteligenco. Cilj partnerstva je bil pospešiti in avtomatizirati izbiro potrebnih pogojev. Raziskovalci so izbrali baziliko kot vzorčno rastlino. Sistem je neprekinjeno analiziral stanje rastlin iz vzporednih celic in prilagajal pogoje za gojenje naslednjega pridelka.
Niz več izoliranih celic z različnimi pogoji / Pobuda za odprto kmetijstvo, MIT Media Lab (openag.mit.edu | CC-BY-SA 4.0)
Raziskovalci so lahko optimizirali algoritem, da bi pomnožili sintezo določenih molekul v rastlini, ki so odgovorne za okus. V prihodnosti nameravajo sistem usposobiti za optimizacijo pogojev za številne različne značilnosti, kot so okus, velikost ali stroški. Raziskovalci poudarjajo, da je njihov sistem za razliko od drugih znanih dogajanj na tem področju popolnoma odprt in na voljo za samogradnjo ali modifikacijo.