Учёные из Франции и Колумбии разработали нейросеть, которая автоматизирует анализ корневой системы риса. Новый инструмент поможет селекционерам выводить сорта, которые лучше переносят засуху и выделяют меньше метана – одного из главных парниковых газов.
Рис служит пищей для половины населения мира, но его выращивание на затопленных полях наносит вред климату. В почве без доступа кислорода размножаются микробы, производящие метан. Чтобы выжить в таких условиях, рис формирует в корнях систему воздушных каналов – аэренхиму. Через неё кислород поступает к корням, но по ней же метан из почвы выходит в атмосферу. Структура этих каналов – ключевой признак для селекции, однако до сих пор её изучали вручную под микроскопом. Этот метод медленный, неточный и не позволяет сопоставлять результаты разных лабораторий.
Новый алгоритм на архитектуре Vision Transformer анализирует изображения срезов корней и с высокой точностью распознаёт их структуру, включая воздушные каналы. Нейросеть эффективно работает с образцами разного качества, полученными в неодинаковых условиях освещения и при различном увеличении. Сопоставление с ручными замерами показало почти полное совпадение результатов (коэффициент детерминации 0,98), при этом автоматический анализ оказался более последовательным, чем работа нескольких экспертов-людей.
Ключевое преимущество нового метода – его масштабируемость. Он позволяет быстро обрабатывать данные сотен генетических образцов, что было недоступно при ручном анализе. Это даёт возможность селекционерам целенаправленно работать над корневой анатомией риса, находя баланс между устойчивостью к нехватке воды, снабжением корней кислородом и сокращением выбросов метана.
Программное обеспечение опубликовано в открытом доступе, что позволяет лабораториям по всему миру использовать его без специальных навыков в программировании. Проект стал результатом сотрудничества французских институтов INRAE и CIRAD с Международным центром тропического сельского хозяйства (CIAT) в Колумбии при финансовой поддержке Global Methane Hub. Разработка подтверждает, что искусственный интеллект открывает новые возможности для изучения внутренней анатомии растений, ускоряя создание сортов, адаптированных к изменению климата.