Цифровой ассистент селекционера

5.4.1.1

Цель и задачи проекта

Цель проекта — разработать комплексное цифровое решение для автоматизации селекционного процесса, включающее модуль сбора, анализа и интеграции фенотипических и генотипических данных, алгоритмы инструментов для цифровой селекции и управления генетическими ресурсами.

Задачи проекта

1. 01Разработать технологии сбора данных с сельскохозяйственных полей с использованием роботизированных систем и гиперспектральной камеры, разработать и настроить маршруты, частоту съемки и передачи данных в реальном времени
2. 02Разработать методы калибровки и обработки сырых данных для повышения их точности и пригодности
3. 03Разработать технологии оценки изображений сельскохозяйственных растений на предмет их селекционной ценности, описания ключевых фенотипических признаков с применением алгоритмов компьютерного зрения
4. 04Создать банк геномных данных и маркеров экономически ценных фенотипов по культурам, сортам, гибридам (начиная с культуры подсолнечника)
5. 05Разработать алгоритмы цифрового подбора пар для скрещивания: алгоритмы цифровой селекции на основе полученных фено- и генотипических данных
6. 06Создать реестр генетических паспортов масличных культур и далее масштабировать методику работы цифрового ассистента на другие культуры

5.4.1.2

Описание проекта

Стратегический технологический проект направлен на разработку комплексного цифрового решения — цифрового ассистента селекционера — для автоматизации селекционного процесса, включающего сбор, анализ и интеграцию фенотипических и генотипических данных, а также создание алгоритмов для цифровой селекции.

Создание цифрового ассистента селекционера позволит ускорить селекцию растений, что поможет достичь цели национального проекта по обеспечению технологического лидерства и внести вклад в решение проблемы продовольственной безопасности.

Команда проекта

Выступая точкой притяжения партнеров и центром инновационных решений и экспертизы в области математического моделирования, анализа данных и компьютерного зрения для развития научных разработок, для реализации стратегического технологического проекта, Адыгейский государственный университет собрал междисциплинарную команду из представителей академической среды: Московская сельскохозяйственная академия имени К. А. Тимирязева, Всероссийский институт генетических ресурсов растений имени Н.И. Вавилова, Кубанский государственный аграрный университет, Самарский университет — и индустриальной: селекционно-семеноводческой компании «Русид» и группы компаний «Прогресс-Агро». Индустриальные партнеры стратегического проекта Университета не только предоставят площадки для пилотирования инновационного решения, но и экспертизу в области селекции растений, доступ к реальным данным и производственным процессам, станут участниками разработки и адаптации решения под конкретные задачи агропромышленного комплекса, а также окажут финансовую поддержку реализуемым проектам. Команда проекта объединяет опыт и компетенции в области генетики растений, селекции, анализа больших данных и разработки цифровых решений, что позволит эффективно интегрировать фундаментальные научные исследования в решение прикладных задач.

Именно такое сотрудничество позволит обеспечить практическую применимость, решить проблему длительных селекционных циклов и обеспечит коммерческую успешность цифрового ассистента.

Управление проектом

Образование и мобильность

В процессе реализации стратегического проекта АГУ предполагает трансформацию образовательных программ через включение в основную образовательную программу профильных направлений подготовки дополнительных профессиональных компетенций в области компьютерного зрения, анализа данных, феномики, генетики и биоинформатики; практик и стажировок, системы наставничества на базе индустриального партнера.

В рамках реализации стратегического технологического проекта «цифровой ассистент селекционера» запланированы исходящая академическая мобильность: стажировки в ведущих научных центрах (Российский государственный аграрный университет МСХА имени К.А. Тимирязева, Федеральный исследовательский центр «Институт цитологии и генетики сибирского отделения российской академии наук» и др.) и высокотехнологичных компаниях (селекционно-семеноводческая компания «Русид»), а также входящая: привлечение специалистов из числа научных организаций на период реализации отдельных этапов проектов.

Научные и прикладные результаты

Научными прикладными результатами проекта станут: методы съемки и распознавания сельскохозяйственных культур, алгоритмы распознавания фенотипических признаков и оценки генетической ценности сельскохозяйственных культур; инновационным продуктом — цифровой ассистент селекционера, который позволит Университету внести вклад в импортозамещение в сфере IT-продуктов для АПК.

5.4.1.3

Ключевые результаты

Ключевыми результатами технологического проекта станут:

1. 01Технологии сбора данных с сельскохозяйственных полей с использованием роботизированных систем и гиперспектральной камеры
2. 02Методы калибровки и обработки первичных данных для повышения их точности и пригодности
3. 03Технологии оценки изображений сельскохозяйственных растений на предмет их селекционной ценности, описания ключевых фенотипических признаков с применением алгоритмов компьютерного зрения
4. 04Банк геномных данных и маркеров экономически ценных фенотипов по культурам, сортам, гибридам (начиная с культуры подсолнечника)
5. 05Алгоритмы цифрового подбора пар для скрещивания: алгоритмы цифровой селекции на основе полученных фено- и генотипических данных
6. 06Реестр генетических паспортов масличных культур

1. Этап 1Подсолнечник
2. ДалееИные масличные культуры
3. ЗатемДругие сельскохозяйственные культуры

На первом этапе результаты будут получены для подсолнечника, далее — для иных масличных культур, а затем масштабированы на другие сельскохозяйственные культуры с расширением коллаборации с индустрией. Исследования планируются как в фитотронных камерах, так и в открытом грунте.