Künstliche Intelligenz hilft brasilianischer Zucht

Die Forschungsgruppe arbeitet seit einiger Zeit an der genetischen Verbesserung dieser einheimischen Art, um die Erträge zu steigern und gleichzeitig die Produktionskosten zu senken.

Forschungsunterstützungsstiftung des Bundesstaates São Paulo

Bild: Von Brasilianern entwickelte Software misst Pacus mithilfe künstlicher Intelligenz automatisch. Exemplare mit rundem Körper (oben) und elliptischem Körper. Rechts Teile, die das Programm mittels maschinellem Lernen ausgewählt hatmehr sehen

Bildnachweis: Diogo Hashimoto/UNESP

Betrachtet man ein Netz voller Pacus (Piaractus mesopotamicus), kann man mit bloßem Auge nicht erkennen, welche Individuen beispielsweise Nachkommen mit höherem Filetierertrag oder schnellerer Gewichtszunahme haben.

Ihr Wachstum kann mit einem Maßband überwacht und auf einer Waage gewogen werden. Die Daten können tabellarisch dargestellt und verglichen werden. Um jedoch eine ganze Population mit den richtigen Eigenschaften zu züchten, müssen etwa 2.000 Fische pro Generation gemessen und gewogen werden, und die Aufgabe kann Tage dauern.

In Brasilien haben Forscher der São Paulo State University (UNESP) dieses Problem gelöst, indem sie eine Software entwickelt haben, die künstliche Intelligenz nutzt, um genaue Messungen in Echtzeit durchzuführen. Die Ergebnisse sindveröffentlichtin der Zeitschrift Aquaculture.

Die Forschungsgruppe arbeitet seit einiger Zeit an der genetischen Verbesserung dieser einheimischen Art, um die Erträge zu steigern und gleichzeitig die Produktionskosten zu senken (mehr dazu unter:agencia.fapesp.br/36492).

„Wenn man die Fische manuell misst, erhält man weniger Daten, weil man sie stresst und Krankheiten übertragen kann, die zu Ausbrüchen führen, ganz zu schweigen von der wertvollen Zeit, die man braucht. Wir haben den Prozess automatisiert, die Maschine mit Fotos von Pacus trainiert und Kopf und Körper beschriftet.“ „, Beckengürtel und Flossen. Wir haben jetzt ein tragbares Gerät, das wir mit ins Feld nehmen können, um dies schnell zu erledigen und die besten Tiere zu klassifizieren“, sagte erDiogo Hashimoto , letzter Autor des Artikels. Hashimoto ist Professor am Aquakulturzentrum der UNESP in Jaboticabal und leitet ein Projektunterstützt von FAPESP.

Die Forscher nutzten Deep Learning, eine der neuesten Formen des maschinellen Lernens, die unter anderem wesentlich schneller zu Ergebnissen führt. Die Nutzung der Innovation wurde durch ein Projekt ermöglicht, das teilweise von Huawei do Brasil Telecomunicações finanziert und von geleitet wurdeJosé Remo Ferreira Brega, Professor am Fachbereich Informatik der School of Sciences der UNESP in Bauru und vorletzter Autor des Artikels.

In der neuesten Studie wollten die Forscher zwischen Pacus mit rundem und ovalem Körper unterscheiden. Die Art hat in freier Wildbahn einen runden Körper, und es wird angenommen, dass dieses Merkmal die Kaufentscheidung der Verbraucher beeinflusst. Fischzüchter erhalten es, indem sie Tiere mit dem idealen Verhältnis von Höhe zu Breite auswählen, um höhere Erträge bei Lende und Rippe zu erzielen, den von Verbrauchern einheimischen Fischen wie Pacu und Tambaqui bevorzugten Teilstücken (weitere Informationen finden Sie unter:agencia.fapesp.br/38000).

Andere Messungen wie die Beckengröße oder das Kopf-zu-Körper-Verhältnis können beispielsweise als Indikatoren für Filetausbeute, Wachstumsrate und Gewichtszunahme herangezogen werden.

Genetische Verbesserung

Züchter nutzen die Phänotypselektion zur genetischen Verbesserung im gesamten brasilianischen Agrarsektor, der weltweit führend in der Produktion von tierischem Protein aus Hühnern, Rindern und Schweinen ist. In der Fischzucht ist diese Art von Technologie jedoch nur für Lachs und Tilapia verfügbar, beides exotische Arten und weltweit in Massenproduktion, wobei die meisten Innovationen aus dem Ausland kommen.

Obwohl Brasiliens Tilapia-Produktionskette Forschung und Entwicklung umfasst, ist die Verbesserung einheimischer Arten erst im Anfangsstadium. Die von den Forschern für Pacu entwickelte Software erwies sich jedoch als widerstandsfähiger als die Phänotyp-Auswahltechnologie, die für andere Arten wie Tilapia verfügbar ist.

„Unser Programm kann die verschiedenen Teile des Pacu sogar an der Seite des Tanks erkennen und messen, mit sichtbarer Bodenverschmutzung und variablen Lichtverhältnissen. Die für Tilapia entwickelten Systeme verwenden kontrolliertes Licht und einen standardisierten Boden“, sagte Hashimoto.

Die Systematisierung von Pacu-Phänotypen in großen Datenbanken wird es Züchtern ermöglichen, Tiere mit größerer Präzision auszuwählen und dabei das Verbesserungspotenzial zu erkennen, das durch eine weitere Studie der Jaboticabal-Gruppe ermöglicht wirdveröffentlicht im Jahr 2021 . In diesem Artikel beschreiben sie einfache Nukleotidpolymorphismen (SNPs) für Pacu und Tambaqui (Colossoma Macropomum). Diese genetischen Codemutationen können bei der genomischen Kartierung der als wünschenswert erachteten Merkmale verwendet werden, wodurch die Selektion und Verbesserung beschleunigt wird.

Die herkömmliche Methode zur Messung des Filet- oder Lendenertrags besteht beispielsweise darin, das Tier einzuschläfern und seine Teile zu wiegen. Dadurch geht das Individuum verloren und es bleiben nur seine Geschwister übrig, die genetisch ähnlich sind, aber nicht unbedingt die erforderlichen Merkmale aufweisen.

„Der Vorteil der Integration unserer Software mit Genomdaten besteht darin, dass wir die notwendigen Informationen sammeln und das Tier von Interesse am Leben halten können, um es während des Auswahlprozesses als Fortpflanzer zu verwenden“, sagte Hashimoto.

Über die São Paulo Research Foundation (FAPESP)

Die São Paulo Research Foundation (FAPESP) ist eine öffentliche Einrichtung mit der Aufgabe, die wissenschaftliche Forschung in allen Wissensgebieten durch die Vergabe von Stipendien, Stipendien und Zuschüssen an Forscher zu unterstützen, die mit Hochschul- und Forschungseinrichtungen im brasilianischen Bundesstaat São Paulo verbunden sind. FAPESP ist sich bewusst, dass die beste Forschung nur durch die Zusammenarbeit mit den besten Forschern auf internationaler Ebene möglich ist. Daher hat es Partnerschaften mit Finanzierungsagenturen, Hochschulen, privaten Unternehmen und Forschungsorganisationen in anderen Ländern aufgebaut, die für die Qualität ihrer Forschung bekannt sind, und ermutigt durch seine Zuschüsse finanzierte Wissenschaftler, ihre internationale Zusammenarbeit weiter auszubauen. Sie können mehr über FAPESP unter www.fapesp.br/en erfahren und die FAPESP-Nachrichtenagentur unter www.agencia.fapesp.br/en besuchen, um über die neuesten wissenschaftlichen Durchbrüche auf dem Laufenden zu bleiben, zu deren Erreichung FAPESP durch seine zahlreichen Programme, Auszeichnungen und Forschungszentren beiträgt. Sie können die Nachrichtenagentur FAPESP auch unter http://agencia.fapesp.br/subscribe abonnieren

Aquakultur

10.1016/j.aquaculture.2022.738847

Tiere

Hochdurchsatz-Phänotypisierung durch Deep Learning zur Einbeziehung der Körperform in das Zuchtprogramm von Pacu (Piaractus mesopotamicus)

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