Башкирский государственный аграрный университет разрабатывает отечественные программно-аппаратные комплексы для цифрового фенотипирования в растениеводстве и животноводстве. Системы на основе машинного зрения и ИИ позволяют автоматически оценивать хозяйственно-полезные признаки, ускоряя селекционный процесс и заменяя ручной труд.
В свиноводстве на базе индустриального партнера развернули комплекс для цифрового фенотипирования. Команда собрала и разметила 25 000 кадров для определения длины туловища и 37 000 — для подсчета сосков. На их основе создали модель ИИ, которая автоматически выявляет ключевые селекционируемые признаки. Все данные интегрируются в платформу «СвиГен» — модульную систему управления племенной ценностью с единой базой данных и алгоритмами предиктивного анализа.
В растениеводстве ученые разработали прототип программы для цифрового фенотипирования гороха, которая определяет длину стебля, количество междоузлий, бобов, семян и другие параметры. Они собрали 128 тыс. Изображений и разметили более 2000 растений по 9 признакам, получили нейросетевые модели с точностью до 93%. Также создали пользовательский интерфейс и алгоритмы для построения 3D-модели растения.
Для этих задач ученые разработали отечественные установки: цифровой комплекс для съемки растений с 8 ракурсов, роботизированный фитотрон на 325 растений с автоматической подачей и поливом, климатические камеры «Спектр» (эксплуатируются в 15+ организациях РФ) и мультиволновой фитосветильник «СОЛИС ЛЮКС-18» с 18 диапазонами длин волн.
«Наша цель — технологический суверенитет в селекции. Программно-аппаратные комплексы позволяют полностью отказаться от ручного труда при оценке растений и животных и в разы ускорить создание новых сортов и пород. Это не разработки будущего — это работающие инструменты здесь и сейчас», — отметил ректор БашГАУ Илдар Габитов.
Все разработки объединены в единой цифровой среде: получение изображений, разметка, обучение нейросетей, формирование баз данных фенотипов. Это обеспечивает полную независимость от зарубежного ПО и оборудования.
Проект реализуется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (нацпроект «Молодежь и дети»).
