Генетико-селекционная платформа ускоренной селекции импортозамещающих F1-гибридов рапса и овощей (капусты) на основе предиктивной аналитики с использованием машинного обучения, разработкой которой занимается РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, будет создана к 2027 году. Об этом сообщил заведующий кафедрой молекулярной селекции, клеточных технологий и семеноводства вуза Сократ Монахос.

«К 2027 году мы создадим платформу и основные модельные механизмы предсказания появления признаков. С учетом того, что мы отрабатываем эту платформу уже в рамках реально существующей селекционной программы по яровому рапсу, у нас материалы есть, это все применяется туда. И мы ожидаем уже в 2026–2027 годах ряд образцов, которые будут испытаны с помощью этой технологии. Два года — это вполне реальный срок, когда и платформа, и гибриды, как факт подтверждения ее функциональности, будут созданы», — сказал Монахос в ходе круглого стола на выставке AGRAVIA.

В Тимирязевской академии отмечают, что технология должна ускорить селекционный процесс как минимум вдвое — с шести лет до диапазона около двух лет — за счет применения методов предиктивной аналитики и машинного обучения.

В перспективе точность фенотипирования планируется повысить с 39 до 99%, а интенсивность селекции — существенно увеличить. На основе генетических данных селекционеры смогут прогнозировать, какие комбинации растений дадут наилучший результат, что, по оценке ученых, будет способствовать укреплению продовольственной безопасности страны.

«Та база данных, которая создается, предполагает огромный массив информации. Очень важно стандартизовать сбор этой информации, потому что одна из задач, которую мы должны решить, — это то, что сбор фенотипов в итоге должен быть максимально автоматизирован, то есть нужно уйти от человеческого фактора. Чем больше мы показателей и фенотипов сможем собирать автоматически, тем точнее и объективнее будет та база данных, которую мы формируем», — подчеркнул директор по генетике АПХ «Мираторг» Николай Елаткин.