В университете реализуются проекты по практическому внедрению цифровых технологий в селекцию свиней и растений, чтобы предоставить сельскохозяйственным производителям современные инструменты для более точного отбора животных и культур с определёнными характеристиками.
В рамках первого проекта в БашГАУ создается цифровая платформа «СвиГен», объединяющая информацию о внешних признаках животных, биохимических показателях, метаболическом профиле и генетической информации. Благодаря этому хозяйства смогут точнее определять племенную ценность свиней, прогнозировать их продуктивность и принимать обоснованные решения в процессе селекционной работы.
Завершена подготовка необходимой инфраструктуры для цифрового фенотипирования. На базе индустриального партнера и университета оборудованы сенсорные зоны с камерами и датчиками, которые позволяют специалистам собирать и обрабатывать видеоматериалы о животных. На основе данных специалисты оценивают такие параметры, как длина туловища, правильность постановки конечностей и другие важные признаки, необходимые для селекционной работы. В настоящее время через систему прошло около 600 свиней, а количество размеченных кадров превысило 62 тысячи. Уже разработаны первые модели машинного зрения, способные автоматически распознавать два ключевых признака с текущей точностью примерно 70%. Планируется повысить этот показатель до 95% к ноябрю.
Одновременно формируется референсная база данных по биохимическому и метаболическому профилю свиней. Исследователи анализируют кровь для определения взаимосвязи между физиологическим состоянием животного, обменом веществ, эффективностью использования корма, продуктивностью и здоровьем. В будущем эта информационная система войдет в состав платформы «СвиГен» и послужит основой для более точного оценки селекционной ценности животных.
Второй проект сосредоточен на создании цифровой платформы для геномной селекции гороха. В настоящее время специалисты БашГАУ совместно с партнёрами исследуют коллекцию из 100 образцов этого растения. Проводятся: описание внешних характеристик растений в пяти различных регионах высева, выделение ДНК, секвенирование и проведение биоинформатического анализа. В результате планируется выявить генетические маркеры, связанные с такими признаками, как содержание белка, размер и форма зерна, цвет, гладкость или морщинистость. Такой метод позволит разрабатывать и отбирать сорта гороха, ориентируясь не только на урожайность, но и на внешний вид товарной продукции.
Также разрабатываются цифровые решения для автоматической оценки визуальных характеристик растений. В рамках этого направления разработан прототип программного обеспечения для цифрового фенотипирования гороха. Эта система позволяет автоматически выявлять важнейшие параметры, ранее определявшиеся вручную. Для обучения модели собрано уже 128 тысяч изображений гороха, планируется достичь точности распознавания ключевых признаков в 95%. В будущем проект предполагает расширение на другие сельскохозяйственные культуры, что послужит основой для создания центра цифрового фенотипирования.
Кроме того, университет разработал системы для цифрового фенотипирования в лабораторных условиях. Одна из таких установок обеспечивает съёмку растения с восьми различных ракурсов и создает его цифровую модель. Также создан роботизированный конвейерный фитотрон - климатическая камера с автоматизированной системой подачи, полива растений и цифровой фиксации изображений, что значительно повысит эффективность и скорость сбора данных для селекционных экспериментов.
По итогам совещания Оксана Лут поручила сосредоточить усилия на достижении практических результатов и их последующем внедрении в производственный процесс. В числе ключевых задач - улучшение точности цифровых моделей, расширение сотрудничества с промышленными партнерами, подготовка к пилотному запуску платформы «СвиГен» и дальнейшее развитие цифровых решений в области селекции для растениеводства.
Источник: Минсельхоз РФ.
