Ученые изучили данные за 10 лет, чтобы дать прогноз урожайности пшеницы
Потенциал «больших данных» (Big Data) использовали ученые международной исследовательской группы для того, чтобы как можно более точно оценить возможную урожайность гибридных сортов пшеницы, 11 июня сообщает информационный портал научных новостей Phys.org.
Огромный потенциал «больших данных» уже продемонстрирован в таких областях, как финансовые услуги и телекоммуникации. Международная группа исследователей под руководством Института генетики растений и исследований сельскохозяйственных культур им. Лейбница (IPK) теперь впервые в крупном масштабе использовала потенциал больших данных для исследования растений. С этой целью данные трех проектов были использованы для повышения точности прогнозов урожайности гибридных сортов пшеницы.
«Мы смогли использовать самый большой набор данных, опубликованный на сегодняшний день, который содержит информацию о почти десятилетнем опыте исследований и разработок пшеницы», — заявил профессор д-р Йохен Райф, руководитель отдела исследований в области селекции IPK.
По мнению ученых, результаты их исследования могут возвестить новую эру в селекции растений. Были проанализированы данные по более чем 13 000 генотипов, протестированных на 125 000 делянок. Исследователи назвали для сравнения количество делянок, изучаемых ежегодно в программе селекции растений — 20 000 делянок.
«Было ясно, что нам придется увеличить численность популяции, чтобы в конечном итоге разработать надежные модели прогнозирования урожайности, — заявил Райф. — Усилия того стоили. В нашем исследовании нам удалось удвоить точность прогнозов урожайности».
Исследовательская группа использовала данные двух предыдущих проектов HYWHEAT (финансируемых Федеральным министерством исследований и образования) и Zuchtwert (финансируемых Федеральным министерством продовольствия и сельского хозяйства), а также программы производителя семян KWS. По сути, задача таких исследований состоит в том, чтобы подготовить информацию к единообразному уровню качества и, таким образом, сделать возможным общий анализ.
Ученый убежден, что использование «больших данных» для селекции растений и исследований окупается. «В конечном итоге мы работали над будущим всех нас, — сказал Райф. — Нам удалось продемонстрировать потенциал больших данных для выведения сортов со стабильной урожайностью во времена изменения климата».
По словам профессора, значение нынешнего модельного исследования выходит далеко за рамки одного типа сельскохозяйственных культур и знаменует культурные изменения в селекции. «Мы смогли продемонстрировать огромные преимущества больших данных для селекции растений. Однако их применение возможно только при доверительном сотрудничестве всех заинтересованных сторон в обмене данными и совместном решении задач будущего».
«Большие данные» — это технология автоматизированного анализа данных, имеющих большой объем, с помощью компьютеров. Специальные программы анализа позволяют находить в массивах данных зависимости, что позволяет делать более точные прогнозы.
