Искусственный интеллект помогает бразильским селекционерам отбирать желаемые признаки у местных рыб

Исследователи из Университета штата Сан-Паулу (UNESP) разработали программное обеспечение на основе искусственного интеллекта для быстрых и точных измерений рыб паку (Piaractus mesopotamicus) в реальном времени. Результаты опубликованы в журнале Aquaculture.

Проблема ручного отбора

Ручное измерение и взвешивание около 2000 рыб за поколение для селекции по желаемым признакам (выход филе, скорость набора веса) занимает дни, вызывает стресс у рыб и риск вспышек заболеваний.

Решение с помощью ИИ

  • Используется глубокое обучение (deep learning) — один из новейших видов машинного обучения.
  • Программа обучена распознавать на фото части тела паку: голову, тело, тазовый пояс и плавники.
  • Создано портативное устройство для быстрого применения в полевых условиях.

Цель измерений

  • Форма тела: Различение круглых и овальных туловищ. Круглая форма, характерная для диких особей, влияет на выбор потребителей. Селекция по соотношению высоты и ширины позволяет повысить выход популярных отрубов (корейка и ребра).
  • Другие параметры: Размер таза или соотношение головы и тела служат индикаторами выхода филе, скорости роста и привеса.

Преимущества технологии

  • Для местных видов: В отличие от массово производимых лосося и тиляпии, селекция местных видов в Бразилии развита слабо.
  • Устойчивость системы: Программа для паку работает в сложных условиях — у борта tanks, при визуальном "шуме" дна и переменном освещении. Системы для тиляпии требуют контролируемого света и стандартизированного фона.
  • Интеграция с геномикой: Систематизация фенотипов в базах данных позволит точнее отбирать животных. Это реализует потенциал, открытый более ранним исследованием группы (2021 г.), в котором описаны SNP (однонуклеотидные полиморфизмы) для паку и тамбаки (Colossoma macropomum). Эти генетические маркеры можно использовать для картирования желательных признаков.
  • Сохранение ценных особей: Традиционный метод измерения выхода филе требует умерщвления животного. Интеграция ПО с геномными данными позволяет собрать информацию и оставить ценного производителя в живых для дальнейшей селекции.