Теперь у селекционеров и производителей нута есть важный инструмент, который точно знает итог сезона.
Нут (Cicer arietinum L.) — одна из широко выращиваемых и потребляемых зернобобовых культур в мире. Он ценится за свою питательную ценность, положительную роль в плодородии почвы благодаря симбиотической фиксации азота и способность расти в различных условиях окружающей среды. Тем не менее, такие факторы, как низкая доступность воды и неблагоприятные температуры, могут серьезно повлиять на рост, урожайность и качество семян.
На производство нута сильно влияют как генотип, так и условия выращивания, что может привести к значительным колебаниям агрономических признаков, таких как урожайность семян и масса 100 семян, особенно в условиях засухи.
Эта изменчивость также отражается на реакции на болезни и влиянии сроков посева, поскольку предыдущие исследования показали, что заражение аскохитозом и масса зерна на растение могут значительно различаться между генотипами нута в разные периоды посева.
В условиях ограниченного водоснабжения необходимо ускорить разработку скороспелых и стрессоустойчивых сортов, что и стало одним из главных направлений программ улучшения нута.
Ученые из Турции в новом исследовании решили доверить прогнозирование урожайности зерна нута искусственным нейронным сетям. Сначала они устроили кастинг для растений. В исследовании участвовали 96 «претендентов»: 86 генотипов дикого нута (Cicer reticulatum), собранных по всей Турции и полученных из международного генбанка ICARDA, а также 10 проверенных «профессионалов» — популярных турецких сортов.
Этот набор тестировали два года в условиях Сиваса, а затем «скормили» данные цифровому мозгу. Нейросеть не просто выдала сухие цифры, а объяснила свою логику. Оказалось, что судьба урожая зависит от трех репродуктивных признаков: масса семян на растение, количество стручков на растение и количество семян на растение. Влияние климата тоже огромно, но ИИ научился видеть закономерности там, где человек их не всегда просчитает.
Благодаря высокой точности прогнозов, селекционеры теперь могут заранее отбирать «супер-генотипы», которые не боятся засухи, а фермеры принимать решения о выборе посевного материала на основе данных, а не интуиции.
Связывая прогностическую эффективность с интерпретируемым вкладом признаков, предложенная структура предоставляет практические рекомендации по оценке урожайности нута, выходящие за рамки традиционных статистических подходов.
Источник: Agronomy 2026, doi.org/10.3390/agronomy16070768