В рамках реализации новой масштабной американской государственной программы под названием Инициатива по суверенитету семян (Seed Sovereignty Initiative) МСХ США (USDA) выделило 180 миллионов долларов. Эти деньги пойдут на то, чтобы при помощи искусственного интеллекта расшифровать ДНК и составить карту генетического кода сотен тысяч образцов растений, хранящихся в национальных банках семян. Основная геополитическая и экономическая цель проекта — защитить продовольственную безопасность США и снизить зависимость американских фермеров от иностранных поставщиков.
Финансирование направлено на модернизацию Национальной системы растительных генетических ресурсов (NPGS), которая представляет собой разветвленную сеть из 22 семенных банков США. Там сейчас хранится более 600 000 образцов семян и растительного материала, представляющих свыше 16 000 видов растений со всей планеты.
До последнего времени огромная часть этой коллекции хранилась «вслепую», то есть семена лежали в криокамерах, но ученые не знали их точной генетической структуры. В рамках новой программы в течение ближайших двух лет генетики полностью секвенируют (расшифруют) эти коллекции. Для анализа терабайтов генетических данных будут привлечены технологии искусственного интеллекта (ИИ), которые помогут быстро находить скрытые полезные свойства растений.
Руководство USDA заявляет, что семена и генетическое разнообразие являются стратегическим национальным активом. Расшифровка ДНК позволит американским селекционерам оперативно находить в своих архивах гены, отвечающие за устойчивость к новым болезням, вредителям или засухе, и быстро выводить новые сорта. Это исключит ситуации, когда США приходится закупать импортный генетический материал или зависеть от зарубежных конкурентов в критически важных аграрных ресурсах.
Программа также имеет и важный внутренний экономический подтекст. Параллельно с выделением 180 миллионов долларов, USDA расширяет партнерство с Министерством юстиции США для контроля конкуренции на рынке семян. Цель — ослабить хватку транснациональных корпораций-гигантов, монополизировавших патенты на семена, и дать независимым американским фермерам и местным селекционерам доступ к открытой, бесплатной государственной генетической базе.
Проект финансируется из средств Товарно-кредитной корпорации (CCC) — специального резервного фонда аграрной безопасности США.
В рамках этой масштабной инициативы Министерство сельского хозяйства США разворачивает глубокую интеграцию государственных нейросетевых платформ и мультимодального ИИ.
Технологическая архитектура проекта опирается на две ключевые составляющие.
1. Вычислительные мощности Genesis Mission (Министерство энергетики США). Поскольку расшифровка генома более 600 тысяч образцов семян порождает колоссальные объемы информации (сотни терабайт), ученые USDA получили прямой доступ к суперкомпьютерам и ИИ-инструментам Министерства энергетики США (DOE). Проект работает на базе защищенной национальной ИИ-платформы American Science and Security Platform, развернутой в рамках Белого дома по ускорению научных открытий. Главный козырь этих вычислительных систем — способность моментально сопоставлять огромные цепочки нуклеотидов в ДНК растений.
2. Мультимодальные ИИ-модели (Конкурс инноваций AgARDA). Для непосредственного поиска полезных признаков в семенах USDA запускает специальный национальный технологический вызов — Agricultural National Science & Technology Challenge (под эгидой агентства передовых аграрных исследований AgARDA). К работе привлекаются мультимодальные модели машинного обучения. Уникальность этих ИИ-систем заключается в том, что они умеют одновременно анализировать и объединять принципиально разные типы данных:
• Генетический код: результаты секвенирования ДНК семян из банка гермоплазма.
• Визуальные данные: ИИ сканирует высокоточные снимки семян со всех ракурсов (форма, микродефекты) и сопоставляет их с кадрами полей, сделанными дронами во время вегетации (всхожесть, форма листьев).
• Лабораторные и полевые архивы: текстовые отчеты ученых о поведении этих растений за последние десятилетия (устойчивость к заморозкам, засухам и вредителям).
Привлеченный ИИ выступает в роли интеллектуального предиктивного фильтра. Проанализировав миллионы комбинаций, нейросеть способна выдать ученым точный прогноз по возможностям нового сорта.
Программа должна достичь своих ключевых целей к 2028 году, включая создание национальной цифровой геномной базы, когда вся полученная информация будет переведена в открытую ИИ-совместимую цифровую инфраструктуру (genomic data infrastructure), доступную для независимых американских ученых и коммерческих селекционеров.