Селекция растений прошла несколько этапов развития – от традиционного отбора до молекулярной генетики. В 2020-х годах наступает эра Breeding 4.0, которая объединяет биотехнологии, большие данные и ИИ для более точного и эффективного выведения новых сортов. Подобный подход позволяет переходить от эмпирического метода к интеллектуальному дизайну растений, — пишут ученые в опубликованном в журнале Engineering исследовании.
ИИ изменит агрикультуру! Ученые рассказали, как технологии улучшат урожайность
Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) и анализа больших данных революционизируют селекцию сельскохозяйственных культур. Эксперты объяснили, как инновации ускоряют создание новых сортов, повышая их урожайность, устойчивость к стрессам и адаптацию к изменению климата.
Unsplash
Так, прогнозирование генетических признаков и автоматизация селекционного процесса становятся ключевыми инструментами агрикультуры.
Какое будущее у сельского хозяйства и ИИ?
Одним из главных достижений ИИ в селекции стало автоматизированное фенотипирование.
- Ранее сбор информации о свойствах растений был трудоемким и неточным.
- Теперь же новые сенсоры, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) и компьютерное зрение позволяют быстро и точно анализировать морфологические и физиологические характеристики растений.
- Так, дроны с камерами высокого разрешения фиксируют состояние полей, а спектральный анализ выявляет устойчивость к засухе и болезням.
К тому же неразрушающее сканирование корневых систем и листьев дает возможность отслеживать биохимические процессы. Это значительно ускоряет выявление перспективных генов, — заявили западные эксперты.
Мультиомика и анализ больших данных
ИИ активно используют для обработки мультиомных данных – то есть для анализа информации о генетике, белках, метаболизме и эпигенетических изменениях растений.
Для этого создают специализированные базы данных, — как ZEAMAP для кукурузы и SoyMD для сои.
Новый вид изучения и платформы помогают ученым находить ключевые гены, отвечающие за урожайность и устойчивость культур.
Например, исследователи из Хуачжунского аграрного университета, Китай, создали интегрированную сеть мультиомных данных, которая позволила с высокой точностью предсказывать важные функциональные гены и механизмы их регуляции.
Сообщается, что это ускоряет генетическое редактирование и позволяет проектировать растения с заранее заданными характеристиками.
ИИ в селекционных алгоритмах
- Современные селекционные программы все чаще используют ИИ для анализа генетических данных и предсказания успешных скрещиваний.
- Эксперты объясняют: специализированное ПО интегрирует климатические параметры, свойства почвы и урожайность, помогая принимать точные решения.
- Так, технология позволяет сокращать селекционные циклы и повышать точность отбора, уменьшая количество неудачных экспериментов.
Проблемы и перспективы агрикультуры с ИИ
Несмотря на прогресс, Китай пока уступает мировым лидерам в интеллектуальной селекции.
Главные проблемы – нехватка оригинальных научных разработок, ограниченные вычислительные мощности для анализа больших данных и слабая цифровизация семенного рынка.
Чтобы сократить разрыв, исследователи из Китая предлагают сосредоточиться на автоматизации фенотипирования, развитии алгоритмов анализа данных и интеграции новых методов биоинженерии.
Так, к 2040 году Китай планирует создать высокоточные системы проектирования новых сортов, используя междисциплинарный подход и тесное сотрудничество между учеными, технологическими компаниями и аграрным сектором.