Искусственный интеллект поможет накормить планету, создавая лучшие сорта и породы

Исследователи из Университета Квинсленда считают, что искусственный интеллект (ИИ) может стать ключом к обеспечению продовольствием 10 миллиардов человек к 2050 году в условиях изменения климата и быстро эволюционирующих вредителей и патогенов.

По словам профессора Ли Хики, ИИ открывает возможности для ускорения разработки высокопродуктивных растений и животных для повышения устойчивости и прибыльности сельского хозяйства.

Вызов больших данных в селекции

"Селекционеры собирают миллиарды точек данных, но большая проблема заключается в том, как превратить эти колоссальные объемы данных в знания для принятия более разумных решений в процессе селекции. ИИ может помочь определить, какие растения и животные подходят для скрещивания или переноса в следующее поколение", — пояснил профессор Хики.

Четыре применения ИИ в селекции

Команда QAAFI определила четыре основные области применения ИИ в селекции сельскохозяйственных культур и животных:

1. Выбор цели селекции: Определение того, какие признаки улучшать, с учетом сложных факторов, включая потребительские предпочтения миллионов людей.
2. Анализ изображений: Обработка изображений, сделанных в крупном масштабе, для выявления генетических различий между родственными линиями растений и желаемых признаков у животных.
3. Геномное предсказание: Использование генетических маркеров для прогнозирования ценности сорта или породы для селекции.
4. Новый подход к скрещиванию: Переход от анализа отдельных генетических линий к рассмотрению селекционной популяции как набора фрагментов ДНК, ценных для определенного признака. ИИ может определить оптимальный путь скрещиваний, чтобы объединить лучшие хромосомные сегменты из разных линий и создать новый, превосходный генотип.

Сочетание с "быстрой селекцией"

Для быстрого объединения выбранных ИИ полезных сегментов ДНК используется метод "быстрой селекции" (speed breeding), позволяющий получить несколько поколений за короткое время.

"Вместе ИИ-информированный отбор в сочетании с быстрой селекцией позволяет исследователям и селекционерам создавать значительно превосходящие генотипы, готовые к оценке, всего за год или два", — отметил профессор Бен Хейс.

Практическое применение

Исследователи UQ уже объединяют быструю селекцию и ИИ в проектах по пшенице и ячменю.

"Интеграция быстрой селекции с геномикой и, в частности, с ИИ — это новый рубеж в селекции растений и животных, где мы используем эти большие наборы данных. Это изменит правила игры, позволяя объединять желаемые признаки быстрее, чем когда-либо прежде, особенно когда речь идет о сложных признаках, контролируемых множеством генов", — заключил профессор Хики.