Hitech logo

Биотехнологии

ИИ-селекция снизит зависимость от ГМО-культур

TODO:
Сергей Коленов14 декабря 2018 г., 11:30

Генетически модифицированные растения обладают целым рядом преимуществ, однако из-за высокой цены их семена недоступны для многих фермеров. Им поможет вычислительная селекция, благодаря которой можно получать высокие урожаи без ГМО.

Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

Генномодифицированные растения появились на рынке в конце прошлого века и с тех пор успели обрести огромную популярность. Несмотря на противоречивую репутацию, сегодня только в США ГМО составляют более 90% производимой кукурузы, сои и хлопка.

Благодаря генной модификации и генному редактированию ученые могут придать растению самые разные признаки, от устойчивости к засухе до повышенной урожайности. До сих пор ни один другой подход не мог конкурировать с использованием ГМО-культур. Однако, как отмечает ZDNet, альтернатива все-таки существует.

Речь идет о так называемой «вычислительной селекции». Используя данные датчиков и алгоритмы искусственного интеллекта, фермеры и агрономы смогут выводить растения со свойствами, характерными для ГМО-сортов.

Одна из компаний, чей бизнес основан на вычислительной селекции — Hi Fidelity Genetics. Стартап фокусируется на таких культурах, как соя и кукуруза, производство семян которых почти целиком контролируется гигантскими компаниями типа Monsanto и DuPont. Недавно компания получила финансирование в размере $8,5 млн.

В компании отмечают, что гиганты агробизнеса завышают цены на гибридные семена, делая их недоступными для многих фермеров. Предлагая инструменты для выращивания собственных немодифицированных семян, Hi Fidelity Genetics сделает качественные растения более доступными и снизит зависимость от ГМО-культур.

Еще один способ сделать семена более доступными предложили американские исследователи. Обычно гибридные семена приходится заново покупать каждый год, поскольку во втором поколении их полезные признаки размываются. Однако ученые разработали методику, которая позволяет избежать этого.