Новые сорта сои поможет вырастить ИИ
ВНИИ сои на базе Тимирязевского геномного центра будет испытывать эффективность новых сортов растений и участвовать в развитии платформы ускоренной селекции «Пуск».
В современном мире людям постоянно требуются новые сорта сельскохозяйственных культур. Необходимы растения, которые не только дают более высокий урожай, но и обладают новыми полезными свойствами, например, содержат больше питательных веществ.
Серьёзным вызовом стало изменение климата: нужны гибриды, способные выдерживать засуху и жару. Из-за климатических изменений появляются новые болезни и вредители. При этом для эффективного производства необходимо выводить сорта растений, которые удобны для уборки с помощью современной техники.
Среди современных агрокультур одна из важнейших – соя. Она обладает уникальными биологическими свойствами и широким спектром применения. Это важнейшее сырье. Соевое масло составляет около 30% от всех производимых в мире растительных масел. Кроме того, соя содержат до 50% полноценного белка, близкого по составу к белку животного происхождения. Значительная часть соевого белка используется в качестве корма сельскохозяйственных животных, птиц и рыб.
При этом соя в процессе роста фиксирует в почве атмосферный азот, что повышает её плодородие. А глубокая и разветвлённая корневая система растения добывает из нижних слоёв почвы труднодоступные питательные вещества, которые остаются для питания последующих культур. Поэтому сою используют в севообороте как «природный инструмент» для восстановления плодородия земли.
Цифровой анализ геномных и фенотипических данных
Новые сорта этой важной культуры в России будут выводить при помощи цифровых технологий. Сотрудники «Федерального научного центра Всероссийский научно-исследовательский институт сои» (ВНИИ сои) принимают участие в создании платформы ускоренной селекции «Пуск», действующей на базе Тимирязевского геномного центра. Это цифровая система, объединяющая данные о геномах, фенотипах, почвах и климате. Она дает возможность оценить хозяйственно-ценные признаки будущих сортов еще до их создания. С помощью ИИ большие массивы геномных и фенотипических данных обрабатываются намного быстрее и качественнее, чем при использовании традиционных статистических методов.
Сотрудники ВНИИ сои посеяли сто образцов растения на полях Тимирязевского геномного центра. На территории всей страны будет заложено 15 аналогичных площадок. После посева планируется проведение фенотипирования по 28 показателям. Затем лучшие образцы станут основой для новых гибридов.
ИИ на службе селекции
Главная цель проекта – сформировать цифровую систему геномной селекции. Полученные данные будут загружаться на платформу «Пуск», что позволит обучить ИИ на основе важнейшей агрономической информации. Затем нейросеть позволит проводить прогнозирование результатов работ. Селекционеры смогут с помощью цифрового анализа точечно подбирать пары для скрещиваний и значительно ускорять селекционный процесс. Коллекция образцов будет расширяться, что позволит создавать сорта сои с заданными характеристиками.
Причем этот процесс будет осуществляться примерно за два-три года, вместо сегодняшних десяти-пятнадцати лет. Именно такую задачу поставила селекционерам министр сельского хозяйства РФ Оксана Лут в ходе форума «Русское поле – 2025».
«Искусственный интеллект, машинное обучение вошли в нашу жизнь... В сравнении с традиционными подходами на основе статистического анализа эти технологии позволяют анализировать огромные массивы данных значительно эффективнее. Благодаря тому, что геномное секвенирование (расшифровка нуклеотидных последовательностей образцов, сортов и линий) стало доступнее, мы получаем огромные объемы информации. Их нужно обрабатывать и извлекать новые данные, что без ИИ на текущий момент затруднено. Поэтому у нас нет иных альтернатив, кроме как погрузиться в тему ИИ и применить его к селекционным задачам», – подчеркнул Сократ Монахос, директор селекционно-семеноводческого центра РГАУ-МСХА им. К. А. Тимирязева.
Новые задачи для цифрового АПК
Внедрение ИИ в селекционные работы создает для российской IT-индустрии большой сегмент работ. Необходимо развитие технологий сбора и обработки больших массивов селекционных данных, предиктивной аналитики, цифровых моделей признаков растений. Эффективные методы машинного обучения нужны для прогнозирования устойчивости и качества будущих сортов.
Это позволит решить задачу, которая входит в программу «Продовольственной безопасности» – достичь к 2030 году 75% самообеспеченности семенами основных культур. Предстоит много работы. По данным Центра Агроаналитики, например, доля российских семян сои в 2022 году составляла 43,5%, а в 2025 году 65%. При этом уже имеющиеся сорта тоже нуждаются в постоянном обновлении.
Сокращение сроков создания новых семян позволит в будущем экспортировать не только продовольствие, но и семенной материал в страны с похожими агроклиматическими условиями. А в перспективе цифровая платформа предиктивной селекции будут востребована в странах, развивающих собственное семеноводство и заинтересованных в ускорении работ.
