Похожие статьи
Если вы посмотрите на сеть, наполненную пакусами (Piaractus mesopotamicus), вы не сможете невооруженным глазом определить, у каких особей будет потомство с более высоким выходом филе или более быстрым набором веса.
Их рост можно отследить с помощью рулетки и взвесить на весах. Данные можно свести в таблицу и сравнить. Но чтобы вырастить целую популяцию с нужными характеристиками, необходимо измерять и взвешивать около 2 000 рыб в каждом поколении, что может занять несколько дней.
В Бразилии исследователи из Государственного университета Сан-Паулу (UNESP) решили эту проблему, разработав программное обеспечение, использующее искусственный интеллект для проведения точных измерений в режиме реального времени. Результаты исследования опубликованы в журнале Aquaculture.
Исследовательская группа уже некоторое время работает над генетическим улучшением этого местного вида, чтобы повысить урожайность при одновременном снижении производственных затрат.
«Когда вы измеряете рыбу вручную, вы получаете меньше данных, поскольку подвергаете ее стрессу и можете передать болезни, ведущие к вспышкам, не говоря уже о том, что теряете драгоценное время. Мы автоматизировали этот процесс, обучив машину фотографировать паку и маркировать голову, тело, тазовый пояс и плавники. Теперь у нас есть портативное устройство, которое мы можем взять с собой в поле, чтобы сделать это быстро и классифицировать лучших животных», — рассказывает Диого Хашимото, последний автор статьи и профессор Центра аквакультуры UNESP в Жаботикабале.
Исследователи использовали глубокое обучение, один из новейших видов машинного обучения, который, помимо прочих преимуществ, дает результаты гораздо быстрее. Использованием инновации руководил Хосе Ремо Феррейра Брега, профессор кафедры компьютерных наук Школы наук UNESP в Бауру и предпоследний автор статьи.
В последнем исследовании ученые намеревались отличить паку с круглым телом от паку с овальным телом. В дикой природе этот вид имеет круглое тело, и считается, что этот признак влияет на решения потребителей о покупке. Рыбоводы добиваются этого, отбирая особей с идеальным соотношением высоты и ширины для получения более высоких урожаев филейной части и ребер, предпочитаемых потребителями местной рыбы, такой как паку и тамбаки.
Другие измерения, такие как размер таза или отношение головы к телу, могут использоваться в качестве показателей выхода филе, скорости роста и набора веса, например.
Селекционеры используют отбор по фенотипу для генетического улучшения во всем бразильском фермерском секторе, который является мировым лидером по производству животного белка из кур, мясного скота и свиней. Однако в рыбоводстве этот вид технологии доступен только для лосося и тилапии, которые являются экзотическими видами и массово производятся по всему миру, причем большинство инноваций поступает из-за рубежа.
Хотя цепочка производства тилапии в Бразилии включает в себя исследования и разработки, улучшение местных видов только начинается. Но программное обеспечение, которое исследователи создали для паку, оказалось более надежным, чем технология отбора по фенотипу, доступная для других видов, таких как тилапия.
«Преимущество интеграции нашего программного обеспечения с геномными данными заключается в том, что мы можем собрать необходимую информацию и сохранить жизнь интересующего нас животного для использования в качестве репродуктора в процессе селекции», — поясняют ученые.
Эксклюзивный перевод*
Фото: Диого Хасимото / UNESP
О светлом будущем заботятся политики, о светлом прошлом – историки, о светлом настоящем – журналисты.
