Çinli bilim insanları, soya fasulyesi sektörüne yönelik geliştirilen “Fengshu” 2.0 yapay zekâ modelini tanıttı. Modelin, soya fasulyesi ıslahında veri analizini hızlandırması ve daha hassas kararlar alınmasına yardımcı olması hedefleniyor.
Anhui Tarım Üniversitesi'nden bir araştırma ekibi, Guangxi Zhuang Özerk Bölgesi'nin Nanning kentinde düzenlenen 32. Ulusal Soya Fasulyesi Araştırma ve Üretim Sempozyumu'nda “Fengshu” 2.0'ı tanıttı.
Yeni model, farklı türlerdeki verileri birlikte analiz edebiliyor ve tek bir yapay zekâ modelinden kaynaklanabilecek yanıt sapmalarını azaltarak soya fasulyesi ıslahında daha güvenilir sonuçlar elde edilmesini sağlıyor.
Çin açısından stratejik öneme sahip soya fasulyesi; gıda, yemeklik yağ ve hayvan yemi üretiminde kullanılıyor. Anhui Tarım Üniversitesi ile Çin Tarım Bilimleri Akademisi Bitki Bilimleri Enstitüsü, şubat ayında soya fasulyesinin tüm yaşam döngüsünü kapsayan üretken yapay zekâ tabanlı bir ıslah platformunun ilk sürümünü geliştirmişti. İki kurum, sistemin yeni sürümü için çalışmalarını tamamladı.
Çok sayıda veriyi tek sistemde topluyor
“Fengshu” 2.0; soya fasulyesine ilişkin genetik kaynakları, genom ve protein verilerini, gen ekspresyon profillerini, hastalık örneklerini, ıslah denemelerinin sonuçlarını ve Çin'de ve diğer ülkelerde yayımlanan bilimsel çalışmaları tek bir sistemde bir araya getiriyor.
İlk sürümden farklı olarak yeni model, birden fazla yapay zekâ modelinin birlikte çalışmasını sağlayan bir analiz mekanizmasına sahip.
Araştırma ekibine göre sistem, aynı soya fasulyesi sorusunu farklı genel amaçlı yapay zekâ modellerine yöneltebiliyor. “Fengshu” 2.0 daha sonra modellerden gelen yanıtları alan bilgisi ve özel verilerle karşılaştırarak ortak noktaları, farklılıkları ve sunulan kanıtları analiz ediyor. Böylece daha güvenilir ve anlaşılır sonuçların ortaya çıkarılması amaçlanıyor.
Hastalık teşhisinden gen analizine kadar kullanılabilecek
Model; soya fasulyesi hastalıklarının teşhisi, ebeveyn hatların seçimi, sanal çaprazlama kombinasyonlarının oluşturulması, fenotipik verilerin analizi, moleküler belirteç destekli ıslah ve aday genlerin işlevlerinin incelenmesi gibi alanlarda araştırmacılara yardımcı olabiliyor.
Anhui Tarım Üniversitesi'nden Profesör Wang Xiaobo, geleneksel deneme ve deneyime dayalı yöntemlerle karşılaştırıldığında yeni modelin soya fasulyesi ıslahını veriye dayalı ve daha hassas kararların alındığı bir sürece taşıdığını belirtti.
Wang, modelin bilimsel verilerin işlenmesini hızlandırdığını, tekrarlanan çalışmaları azalttığını ve ıslah planlarının daha verimli hale getirilmesine yardımcı olduğunu ifade etti.
Modelin ilerleyen dönemde Çin'in başlıca soya fasulyesi üretim bölgelerine ilişkin iklim, toprak ve ekim verilerini de kapsaması planlanıyor. Böylece yeni çeşitlerin geliştirilmesi, geniş ölçekli üretim, bilimsel analiz ve tarımsal tekniklerin yaygınlaştırılması süreçlerinin desteklenmesi hedefleniyor.
Araştırma ekibi ayrıca saha deneylerini ve algoritma geliştirme çalışmalarını sürdürerek yapay zekâ modelinin sonuçlarını gerçek ıslah deneyleriyle karşılaştıracak. Modelin genetik kaynakların araştırılması, özellik analizi, çeşit seçimi ve üretim yönetimi gibi alanlarda kullanımının genişletilmesi ve yüksek verimli, kaliteli ve zorlu çevre koşullarına dayanıklı soya fasulyesi çeşitlerinin geliştirilmesine katkı sağlaması amaçlanıyor.