人工智能的应用和创新工具（如机器学习）的使用是最近在新西兰举行的 ISTA（国际种子测试协会）第 34 届大会的辩论中心。该活动汇集了来自多个国家的专家，讨论旨在种子分析、生产和质量的科学和技术进步。
讨论加强了数字创新在改进种子检测方法、可追溯性和国际标准化方面的战略作用。该计划还包括可持续性、食品安全和该行业全球标准的协调等主题。
巴西种子技术协会 （Abrates） 副主席兼 Embrapa 大豆研究员 José de Barros Fran?a Neto 是 ISTA 四唑测试委员会的成员，他在活动期间介绍了关于四唑测试的新手册的第一卷。该出版物汇集了进行种子活力测试标准的重要更新，并结合了最新的科学和技术进展。
第 1 卷由 Fran?a Neto 与意大利国家生物多样性中心教授兼 ISTA 四唑鎓测试委员会协调员 Sergio Pasquini 博士合作编辑，除了描述种子的结构和成分外，还介绍了测试的基本原则、目标、应用和历史。
目前正在准备中的第 2 卷将介绍在 650 多个物种中应用四唑试验的详细程序，重点是种子活力的评估。
AI 和种子质量
在为期三天的研讨会上，大会汇集了来自不同国家的专家，参加了题为“种子质量促进全球粮食安全和生物多样性”的研讨会，以口头会议和海报展示的形式讨论了种子科学和技术的不同方面。
在突出的话题中，通过机器学习进行种子分析引起了极大的兴趣。“该技术已显示出巨大的潜力，除了应用于加工外，还可以提供有关种子物理和生理质量的准确结果，有助于分离批次内不需要的材料”，Fran?a Neto 评价道。
据研究人员称，另一个相关点是关于种子中磷含量与植物活力之间关系的研究介绍。数据表明，磷含量较高的种子会发育出更健壮的根系和气生系统，从而获得更高的产量。研究还指出，将磷掺入种子中会产生类似的效果。
基因编辑是遗传改良的新前沿之一，在讨论中也有空间，尤其是在其调控方面。这项技术今天被认为被广泛掌握。在此背景下，阿根廷和巴西在转基因生物 （GMO） 立法方面的同步性得到了强调，这有利于在两国灵活采用这些创新。
还介绍了叶绿素降解、与种子相关的微生物、休眠、杂草种子和种群再生等主题的研究。
技术委员会
ISTA 的技术委员会在旨在取样和评估种子质量的科学方法的标准化和验证方面发挥着重要作用。目前，有 20 个委员会支持更新国际种子分析规则 （RIAS） 和指导取样、发芽和特定测试等实践的技术手册。
RIAS 的更新每年都会进行讨论，并在三年一度的大会或年会上正式发布。据他介绍，在本届大会上，批准了几项改进，例如重新定义批次大小、子批次数量、耐受性表、发芽测试的持续时间和第一次计数、克服休眠的方法、加速老化测试中的湿度、通过胚根出苗的活力测试、测试的时间和温度参数， 转基因生物的定性和定量评估，以及安全指南。
