最近、中国農業科学院は華為クラウドと共同で「農科発見大モデル」を構築しました。このプランは、盤古大モデルとAI for Science技術基盤を基に、多次元の農業研究ビッグデータを融合させ、育種全体の研究チェーンのデジタル化を実現します。
従来の育種は主に研究者の経験に依存し、反復試行を行います。新しい品種の育成は研究者の経験に大きく依存し、大量の重複した試行が必要で、育種サイクルが長くなります。ゲノム学は膨大な農業研究データをもたらしましたが、データの孤島やツールの断片化の問題は依然として顕著です。現段階では、人工知能は単一の研究プロセスにのみ使用されており、育種全体をカバーする統合プラットフォームが不足しているため、育種の革新が制限されています。業界は効率の突破を実現するための新しいパラダイムを切実に必要としています。
中国農業科学院と華為クラウドが農業研究の革新を推進
この背景の中、中国農業科学院は華為クラウドと共同で「農科発見大モデル」を構築しました。双方の強みを補完し合い、中国農科院は国内トップクラスの農業研究の蓄積、育種シーンのリソース、専門知識を持ち、実際の研究シーンを提供しモデルの効果を検証します。一方、華為クラウドは盤古大モデル、AI for Science科学計算基盤、そして大規模な計算能力を提供し、研究機関の基盤となる人工知能技術とエンジニアリングプラットフォームの構築における弱点を補います。双方は手を携えて、国家級の研究機関とテクノロジー企業の協力による革新の新しいモデルを探ります。
水稲育種の実際のシーンにおいて、大モデルの応用は顕著な効果を示しました。水稲の重要な特性改良に関する課題に対し、中国農科院のチームはこのモデルを基にインテリジェントな推演を行いました。改良された水稲材料は実測において、通常品種よりも株高が25%低下し、倒伏耐性が著しく向上し、同時に収量に影響を与えないことが確認されました。