Китайские ученые совершили прорыв в сфере сельского хозяйства, разработав искусственный интеллект, который способен ускорить процесс селекции многолетних растений в четыре раза. Эта новаторская разработка, созданная командой под руководством Чжоу Юнфэна из Института аграрной геномики в Шэньчжэне, обещает революцию в отрасли, которая традиционно отличалась длительными циклами селекции. 

Ключевым элементом технологии является ИИ-алгоритм, способный прогнозировать генетический потенциал саженцев на ранней стадии развития. Эта модель, основанная на анализе данных о более чем 400 сортах винограда, оценивает 29 агрономических признаков, таких как цвет кожуры, размер грозди, урожайность и другие характеристики. 

Преимущества использования ИИ в селекции очевидны:

• Экономия времени и ресурсов: ИИ позволяет быстро и точно оценивать генетический потенциал огромного количества селекционного материала. Это исключает необходимость в длительных и ресурсоемких полевых испытаниях, которые занимают много лет.
• Раннее выявление неудачных экземпляров: Модель позволяет отсеять неперспективные саженцы на ранней стадии, освобождая ресурсы для более эффективных инвестиций. 
• Повышение точности селекции: ИИ-алгоритм позволяет оценить генетический потенциал саженцев с высокой точностью. 

Применение ИИ в селекции многолетних растений открывает новые возможности для сельскохозяйственной отрасли:

• Ускорение выведения новых сортов: Разработчики могут создать более урожайные, устойчивые к вредителям и заболеваниям сорты в гораздо более короткие сроки.
• Повышение эффективности сельского хозяйства: Новые сорты растений могут привести к увеличению урожая и снижению затрат на производство.
• Улучшение качества продукции: ИИ позволяет вывести растения с улучшенными вкусовыми и питательными качествами.

Разработка искусственного интеллекта для ускорения селекции растений является важным шагом в развитии сельского хозяйства. Эта технология имеет потенциал для преобразования отрасли и повышения продуктивности и устойчивости сельского хозяйства в целом.