Свойства растений будет прогнозировать ИИ
Ученые Тимирязевской академии объявили о завершении первого этапа создания цифровой платформы предиктивной селекции. Использование системы ускорит выведение новых сортов растений.
Новый климат и новые гибриды
В двадцать первом веке человечеству требуется все больше новых сортов сельскохозяйственных растений, поэтому к работе селекционеров предъявляется особые требования. Нужны сорта с большей урожайностью, новыми качествами, например, повышенным содержанием питательных веществ, одинаковыми сроками созревания.
Еще одна важная проблема – изменение климата. Необходимы гибриды, которые хорошо переносят высокую температуру и засуху. Изменения климата рождают и новые болезни растений, а также увеличивают количество вредителей. Нужны сорта, устойчивые к новым условиям. Наконец, для промышленных способов выращивания и уборки необходимы растения, удобные для механизированной работы.
Оксана Лут, министр сельского хозяйства РФ, поставила селекционерам задачу – к 2030 году стране необходимо достичь 75% самообеспеченности семенами всех основных культур. Ключевое значение имеет эффективность селекционных разработок и их соответствие требованиям рынка, пояснила министр.
«На протяжении последних лет аграрии постоянно сталкиваются с такими явлениями, как возвратные заморозки и продолжительные засухи. Традиционные сорта уже не справляются, поэтому наука совместно с бизнесом создает новые решения. Еще один вызов, о котором я уже говорила, это рост себестоимости продукции. В результате мы видим повышение спроса на сорта с более высокой урожайностью и меньшими затратами на выращивание растениеводческой продукции», – подчеркнула глава Минсельхоза.
Цифровая селекционная платформа
Созданная Тимирязевской академией новая система на основе ИИ позволяет обрабатывать большие массивы геномных и фенотипических данных намного быстрее и качественнее, чем это позволяют статистические методы. Ученые получают информацию о наследственных особенностях растений, в том числе – проявлении важных признаков: урожайности, качества плодов, устойчивости к болезням, условиям внешней среды.
Для обучения нейросети в Тимирязевской академии формируют генетически разнообразные популяции сельхозкультур, которые затем изучают в разных агроклиматических условиях. Потом проводится анализ связей между структурой ДНК и внешними признаками. Это дает возможность проводить предиктивную селекцию – отсеивать слабые экземпляры еще до высадки в поле и работать уже с перспективными образцами. Кроме того, технология позволяет прогнозировать хорошие комбинации для скрещивания и оценивать агроклиматические условия, в которых новый гибрид даст лучший урожай.
В настоящее время разработка используется для работы с гибридами рапса и капусты. В дальнейшем ученые перейдут к другим растениям. Новая платформа, работающая на основе аналитики и прогноза с использованием машинного обучения, позволит ускорить селекционный процесс в несколько раз, с текущих шести лет примерно до двух. Также повысится точность работ до 99%, что увеличит интенсивность селекции.
Успешно завершив первый этап и защитив результаты, ученые перешли к следующему - созданию ИИ-моделей для сложных комплексных признаков растений.
Рост производства продовольствия
Законченная платформа должна появиться уже в 2027 году. Проект реализуется в рамках программы «Приоритет-2030», по итогам которой в России к 2030 году необходимо сформировать более 100 современных университетов, которые станут центрами научно-технологического и социально-экономического развития. Аграрные вузы России создают научные центры, в которых проводятся исследования в области умного земледелия, цифровых технологий и услуг для АПК, генетики, биотехнологий, ускоренной селекции растений.
Платформа Тимирязевской академии станет катализатором для развития стартапов и научных проектов, ориентированных на ИИ-анализ данных в сельском хозяйстве. Она позволит создать технологическую базу для создания государственных программ цифровой селекции и разработки адаптивных сортов растений под условия России. Агротехнологические предприятия и научные организации с ее помощью смогут прогнозировать эффективность своих новых проектов.
Все это позволит увеличить в России объемы производства продуктов питания и укрепить позиции страны на мировом рынке продовольствия. А цифровая платформа для прогнозирования свойств растений и ускоренной селекции сортов и гибридов может быть востребована в странах, заинтересованных в быстром развитии собственного производства семян.
