Ученые из Техасского технологического университета сотрудничают с исследователями из Индии в проекте «Высокопроизводительное фенотипирование с использованием ИИ для ускоренной селекции пшеницы и риса» в рамках Программы содействия академическому и исследовательскому сотрудничеству (SPARC), флагманской программы Министерства образования Индии, которая способствует международному исследовательскому партнерству и научным инновациям.
Объединив опыт в селекции сельскохозяйственных культур, искусственном интеллекте, дистанционном зондировании и прогнозной аналитике, команда надеется ускорить разработку сортов пшеницы и риса, лучше приспособленных к воздействию неблагоприятных условий окружающей среды.
Рис и пшеница — главные продовольственные культуры человечества, которые находятся под угрозой глобального потепления. Повышение ночных температур и затяжные засухи катастрофически снижают урожайность зерновых. Миру срочно нужны сорта, способные выдерживать экстремальный климат. Однако, например, в случае с селекцией пшенице существует проблема сложного генома: геном пшеницы в 5 раз больше человеческого. Без ИИ невозможно сопоставить миллиарды комбинаций генов с тем, как они проявляют себя на поле (в фенотипе). ИИ-модели позволяют связать цифровой паспорт растения с его реальной устойчивостью.
Обычно на создание нового стабильного сорта пшеницы или риса уходит от 8 до 12 лет полевых испытаний и скрещиваний. Использование ИИ и высокопроизводительного фенотипирования позволяет отсеивать неперспективные образцы на самых ранних стадиях в автоматическом режиме. Это сокращает селекционный цикл в 2–3 раза, позволяя выводить адаптивные сорта на рынок за несколько лет, что критически важно в условиях меняющегося климата
Двухлетняя инициатива объединяет исследователей из Департамента растениеводства и почвоведения Техасского технологического университета (TTU) и Пенджабского сельскохозяйственного университета (PAU), одного из ведущих сельскохозяйственных научно-исследовательских институтов Индии, с целью изменить подход селекционеров к выявлению культур, способных успешно расти в условиях все более сложных экологических условий.
Глобальное изменение климата ставит селекционеров в жесткие временные рамки. Традиционные методы выведения культур слишком медленны, а аграрным странам, таким как Индия (с её колоссальным населением), и крупным экспортерам зерна, таким как США, новые устойчивые сорта нужны уже сегодня.
Для Динеша Саини, доцента-исследователя кафедры растениеводства и почвоведения Техасского технологического университета и главного исследователя проекта, ставки выходят далеко за рамки научного прогресса. Доцент Саини работает в Техасском технологическом университете, но свою докторскую степень по селекции и генетике растений он получил именно в Пенджабском сельскохозяйственном университете (PAU) в Индии. Для него этот проект — синергия опыта двух ведущих аграрных регионов мира, которые первыми сталкиваются с экстремальной жарой и дефицитом воды.
Комментируя запуск инициативы, Динеш Саини подчеркнул: «Сорта сельскохозяйственных культур, устойчивые к погодным условиям, жизненно необходимы для обеспечения будущей продовольственной безопасности»
По его словам, объединив опыт в селекции сельскохозяйственных культур, искусственном интеллекте, дистанционном зондировании и прогнозной аналитике, команда надеется ускорить разработку сортов пшеницы и риса, лучше приспособленных к воздействию неблагоприятных условий окружающей среды, а также укрепить долгосрочные исследовательские связи между Соединенными Штатами и Индией.
В состав команды Техасского технологического университета входят Олуватола Адедеджи, чья работа сосредоточена на дистанционном зондировании с использованием БПЛА, геопространственной аналитике и применении машинного обучения в сельском хозяйстве, и Кришна Джагадиш, заслуженный профессор, занимающий должность профессора и исполняющего обязанности заведующего кафедрой растениеводства и почвоведения имени Торнтона. Джагадиш, широко известный своими исследованиями в области физиологии стресса для сельскохозяйственных культур, большую часть своей карьеры посвятил изучению того, как основные сельскохозяйственные культуры реагируют на жару и нехватку воды.
Профессор Джагадиш отвечает за биологическую верификацию проекта. Его многолетние исследования механизмов того, как рис и пшеница реагируют на экстремальную жару и дефицит влаги, позволяют понять, что именно должен искать искусственный интеллект.
Олуватола Адедеджи отвечает за техническое воплощение идеи — превращение физиологических маркеров в цифровые данные. Адедеджи настраивает беспилотники (БПЛА) со специальными камерами для сканирования экспериментальных полей Пенджаба и Техаса. Он обучает модели машинного обучения сопоставлять терабайты спектральных снимков с БПЛА с реальным состоянием здоровья растений, которое описывает группа профессора Джагадиша. Это позволяет автоматизировать оценку тысяч селекционных линий одновременно.
Команду из Индии возглавляет Пуджа Шривастава, ведущий селекционер пшеницы в PAU, а также междисциплинарная группа исследователей, специализирующихся на селекции пшеницы и риса, генетике и улучшении сельскохозяйственных культур.
Доктор Шривастава всю карьеру посвятила ускорению селекционных циклов и защите зерновых от климатических шоков. Чтобы научить ИИ распознавать устойчивые культуры, нейросетям нужно показать «экстремальные» примеры. Шривастава занимается поиском уникальных генов устойчивости в диких сородичах пшеницы и старинных местных сортах. Этот генетический материал станет базой для тестирования систем высокопроизводительного фенотипирования.
Доктор Шривастава — признанный специалист в технологиях сокращения поколений (например, метод дигаплоидов doubled haploidy). Объединение ее методов скоростной селекции в лабораториях с цифровым ИИ-скринингом на полях Техаса и Пенджаба позволит добиться синергетического эффекта. Она специализируется на «сборке» сортов, которые устойчивы сразу к нескольким стрессам одновременно (к засухе, экстремальной жаре и ржавчинным грибам). Данные, собранные дронами Олуватолы Адедеджи, помогут ей быстро верифицировать, работают ли эти генетические комбинации на практике.
В основе сотрудничества лежит разработка интегрированной с искусственным интеллектом высокопроизводительной платформы для фенотипирования, способной оценивать тысячи селекционных линий с беспрецедентной скоростью. Используя мультиспектральные и тепловизионные системы, полевые датчики и алгоритмы машинного обучения, платформа позволит исследователям фиксировать и анализировать характеристики растений, которые ранее требовали обширных ручных наблюдений.
Ученые, участвующие в проекте, считают, что эта технология может значительно сократить время и трудозатраты, необходимые для полевых исследований, а также улучшить способность селекционеров выявлять лучшие сорта сельскохозяйственных культур. Эти усилия отражают более широкое сближение сельского хозяйства и искусственного интеллекта — дисциплин, которые все чаще рассматриваются как необходимые для удовлетворения потребностей в продовольствии растущего населения планеты в условиях меняющихся погодных условий.
Именно это пересечение технологий и сельского хозяйства является одной из причин, по которой руководители Техасского технологического университета считают это сотрудничество особенно важным.
«Искусственный интеллект меняет наш подход к решению сложных научных задач», — заявил Нуреддин Абиди, временно исполняющий обязанности заместителя вице-президента по исследованиям и инновациям Техасского технологического университета. Он отметил, что этот проект демонстрирует приверженность университета применению новых технологий для ускорения научных открытий, укрепления международных партнерств и разработки решений, способствующих обеспечению глобальной продовольственной безопасности.
Помимо исследовательских целей, инициатива уделяет большое внимание развитию кадровых ресурсов и международному обмену знаниями.
Аспиранты из PAU примут участие в финансируемых исследовательских резиденциях в Техасском технологическом университете, где пройдут углубленную подготовку в области фенотипирования с использованием ИИ, беспилотных технологий, машинного обучения и геопространственной аналитики. Преподаватели Техасского технологического университета также посетят Индию для сотрудничества с исследователями PAU в проведении семинаров, полевых демонстраций и практических учебных программ, призванных помочь селекционерам растений интегрировать искусственный интеллект в современные методы улучшения сельскохозяйственных культур.
Ожидается, что в рамках этой программы обучение пройдут более 20 ученых и докторантов.
Джагадиш заявил, что это партнерство демонстрирует, как международное сотрудничество может помочь в решении проблем, выходящих за рамки национальных границ. «Глобальные проблемы требуют глобальных решений», — сказал он. Объединяя взаимодополняющие знания Техасского технологического университета и Американского университета в Филадельфии, это сотрудничество призвано не только ускорить инновации в улучшении сельскохозяйственных культур, но и создать устойчивый международный исследовательский потенциал.
Он добавил, что разработанные в рамках проекта технологии и программы обучения помогут подготовить следующее поколение ученых к работе на стыке сельского хозяйства, искусственного интеллекта и науки о данных.
Исследователи ожидают, что эта инициатива позволит создать общедоступные наборы данных, инструменты поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта, прототипы систем фенотипирования, публикации в рецензируемых журналах и учебные материалы, которыми можно будет поделиться с учеными-аграриями по всему миру.
Ожидается также, что это сотрудничество позволит разработать готовые к применению в селекционной работе технологии, направленные на повышение эффективности, точности и масштабируемости программ селекции сельскохозяйственных культур, что поможет исследователям быстрее реагировать на вызовы, стоящие перед сельским хозяйством в ближайшие десятилетия.
Источники: Texas Tech University, Punjab Agricultural University.
