В течение столетия исследователи отслеживали генетические особенности, чтобы выяснить, какой крупный рогатый скот дает больше и лучше молока и мяса. Теперь двое ученых из Университета Флориды будут использовать искусственный интеллект для анализа миллионов бит генетических данных, чтобы попытаться сделать скот более прохладным и, следовательно, более продуктивным.
Ралука Матееску, профессор UF / IFAS, и Фернанда Резенде, доцент UF / IFAS — оба в области наук о животных — собирают сотни тысяч единиц информации о генетических особенностях крупного рогатого скота . Они планируют использовать суперкомпьютер UF HiPerGator для анализа этих данных. Благодаря информации, полученной Матееску и ее командой от HiPerGator, они могут дать владельцам ранчо более точные рекомендации о том, каких животных содержать и разводить для увеличения количества говядины и молочных продуктов.
«ИИ быстро превратился в мощный подход в геномике животных и дает большие надежды на интеграцию больших данных из нескольких биологических слоев, что приводит к точному прогнозированию будущих характеристик — например, выхода мяса», — сказал Матееску. «Моя исследовательская группа изучает использование методов искусственного интеллекта для разработки подходов к точному прогнозированию ценности определенных генов. В конечном итоге мы планируем разработать более эффективные стратегии для повышения продуктивности животных».
Пик молочного стада в Соединенных Штатах с 25,6 миллионами голов крупного рогатого скота пришелся на 1944 год. По состоянию на 2017 год их было всего 9 миллионов, но они производят больше молока. По словам Матееску, при меньшем количестве крупного рогатого скота, производящем больше молочных продуктов и говядины, животноводство оказывает меньшее воздействие на окружающую среду, такое как выбросы метана.
Хотя все это хорошо, Матееску знает, что она и другие исследователи могут помочь владельцам ранчо улучшить производство говядины и молочных продуктов. Вот где в игру вступает ИИ.
«Мы знаем некоторые специфические гены, отвечающие за производство молока и мяса», — сказала она. «Но мы заглядываем в черный ящик. ИИ поможет нам разгадать тайну быстрее и точнее».
Экономически важные черты домашнего скота — удой молока и мяса, качество мяса — являются факторами как генетики, так и окружающей среды. Матееску может контролировать среду обитания коровы только до определенной степени. Но она и другие ученые могут улучшить скот генетически. В геноме крупного рогатого скота тысячи генов, и каждый ген содержит тысячи различных генетических маркеров.
В качестве примера того, как ее команда использует ИИ, Матееску обрабатывает генетические данные примерно от 1000 голов крупного рогатого скота. В ходе этого процесса исследователи извлекли данные о 770 000 генетических маркеров ДНК, более чем 18 000 генов и 86 признаках — на каждом животном. Это гораздо больше данных, чем любой человек может проанализировать и интегрировать.
Вот почему Матееску и Резенде используют HiPerGator, крупнейший университетский суперкомпьютер в мире. Затем HiPerGator сообщает ученым, какая конкретная комбинация генетических маркеров и генов приведет к улучшению качества животных — другими словами, какие из них будут более холодными и, следовательно, более продуктивными.
«ИИ позволяет нам использовать больше информации — чем больше у нас информации о животном, тем выше точность наших прогнозов», — сказал Матееску. «Учитывая сложную генетическую архитектуру, исследователям сложно определить, как эти тысячи генетических маркеров и тысячи генов объединяются, чтобы производить черты, которые мы видим. ИИ может помочь исследователям в достижении этой цели. Мы только начинаем использовать ИИ для решения этих проблем.»
Теги: автоматизация, ИИ
