Для прогнозирования свойств растений в России создают цифровую платформу
Искусственный интеллект превосходит традиционные методы по эффективности анализа больших массивов данных
Тимирязевская академия - ведущий сельскохозяйственный вуз страны - завершила первый этап разработки цифровой платформы предиктивной селекции. Об этом сообщили в пресс-службе. Для прогнозирования признаков растений по их ДНК применяют искусственный интеллект, эффективность которого намного выше традиционных статистических методов.
К процессу построения моделей подходят поэтапно. Сначала формируются генетически разнообразные тренировочные популяции сельскохозяйственных культур. Затем учёные изучают их признаки в различных агроклиматических условиях, а также производят глубокий анализ нуклеотидных особенностей ДНК растений и их взаимосвязей.
Предиктивная селекция и цифровые технологии
Предиктивная селекция, основанная на прогнозировании фенотипа, позволяет идентифицировать наиболее ценные с генетической точки зрения растения и направлять усилия селекционера на выращивание и изучение в полевых условиях только лучших образцов.
Специалисты смогут подбирать оптимальные комбинации для скрещивания растений и наиболее благоприятные регионы для последующего их возделывания. Использование цифровых технологий в селекции поможет сократить сроки выведения новых сортов и гибридов.
Один из следующих шагов учёных – это создание предиктивных моделей сложных комплексных признаков растений. Создание платформы предиктивной селекции может привести к появлению на рынке генетических услуг России совершенно нового сервиса для частных и государственных организаций.
