近日，俄罗斯农业部长奥克萨娜·卢特主持了一场专题会议，重点讨论了巴什基尔国立农业大学在“优先-2030”国家项目框架下实施的数字化育种项目进展。出席会议的有巴什基尔国立农业大学校长伊尔达尔·加比托夫、负责创新工作的副校长伊万·丘多夫、智能系统实验室主任阿列克谢·卡特科夫，以及多家行业企业的代表。
目前，该大学正积极推进生猪养殖和植物栽培选育两大领域的数字化项目。这些项目致力于开发可供农业生产者实际应用的新型工具，从而更精准地选育具有特定性状的动植物品种。
生猪养殖：构建“SviGen”数字化育种平台
在第一个项目中，巴什基尔国立农业大学正在开发名为“SviGen”的数字化平台。该平台将整合动物的外部形态特征、生化指标、代谢谱及遗传数据。借助这一平台，养殖场能够更科学地评估生猪的育种价值，预测其生产性能，从而在选育过程中做出更精准的决策。
为支撑数字化表型分析，相关基础设施已基本建成。在工业合作伙伴的场地及大学内部，均已安装配备摄像头和传感器的感知区域。研究人员利用这些设备采集并分析动物的视频数据，评估体长、四肢姿态等关键育种特征。截至目前，该系统已完成对600只动物的数据采集，标注了超过6.2万帧图像。首批机器视觉模型已能自动识别两个关键特征，当前识别准确率约为70%，并计划于今年11月提升至95%。
与此同时，研究团队正着手建立生猪生化与代谢谱的参考数据库。通过血液分析，科学家揭示了动物机体状态、代谢水平、饲料转化率、生产性能与健康状况之间的内在关联。未来，该数据库将作为“SviGen”平台的重要组成部分，用于进一步提高育种价值预测的准确性。
植物育种：豌豆作物的基因组选择与数字化表型分析
第二个项目专注于开发适用于豌豆的基因组选择数字平台。目前，巴什基尔国立农业大学专家正与合作伙伴共同研究包含100个豌豆样本的种质资源库。团队在五个不同播种区域系统记录豌豆的外部形态特征，并开展DNA提取、测序及生物信息学分析。项目计划识别出与蛋白质含量、种子大小与形状、颜色、籽粒表面光滑度或皱缩度等性状相关的遗传标记。该方法有望帮助育种专家不仅依据产量，还能根据商品外观来培育和筛选优良品种。
此外，团队还开发了用于自动评估植物外部特征的数字化工具，目前已形成豌豆数字化表型分析的程序原型。该系统可自动确定以往需人工测量的关键参数。为训练模型，研究者已采集12.8万张豌豆图像，主要特征的识别准确率将提升至95%。未来，该项目计划推广至其他农作物，为建立综合性数字化表型分析中心奠定基础。
在硬件方面，高校还研发了适用于实验室环境的数字表型分析设备。其中一台设备可从八个不同角度拍摄植物照片，自动生成其数字描述。同时，团队建成了机器人传送带式植物生长箱——这是一种集自动输送、灌溉与数字图像采集于一体的气候室，能够大幅加快育种研究的数据收集效率。
会议总结与下一步工作指示
会议结束时，奥克萨娜·卢特作出指示，要求继续推进各项工作，重点聚焦于项目实际应用成果及其后续在生产中的转化。当前优先任务包括：提高数字模型的识别精度、扩大与行业合作伙伴的协作、筹备“SviGen”平台的试点应用，以及进一步推动植物育种领域的数字化解决方案发展。
