Международная исследовательская группа выяснила ключевые факторы устойчивости урожайности риса, применив искусственный интеллект (ИИ) к самому продолжительному в мире эксперименту по выращиванию риса с трёхкратным урожаем.
Исследование опубликовано в журнале Field Crops Research
Исследование показало, как климат, сорта сельскохозяйственных культур и методы управления влияют на долгосрочную продуктивность риса в условиях меняющегося климата и проблем продовольственной безопасности.
В исследовании учёные из университетов Гифу и Киото, Японской национальной организации сельскохозяйственных и пищевых исследований (NARO), Международной ассоциации удобрений и Международного научно-исследовательского института риса (IRRI) проанализировали более чем пятидесятилетние данные (1968–2017) о 150 последовательных посевах риса, выращенного в рамках долгосрочного эксперимента по непрерывному выращиванию (LTCCE) в Международном научно-исследовательском институте риса на Филиппинах.
В LTCCE рис выращивали три раза в год — в сухой, начале влажного и в конце влажного сезонов — с разными нормами внесения азотных удобрений и регулярным внедрением новых сортов. Учёные объединили климатические данные, агрономические практики и смену сортов с передовыми методами машинного обучения — применением ИИ, который может выявлять сложные скрытые закономерности в больших объёмах данных, чтобы выявить новые закономерности в долгосрочной производительности сельскохозяйственных культур.
«Впервые машинное обучение позволило разобраться в таких сложных, долгосрочных взаимодействиях между климатом, управлением и генетикой в рисовых системах», — сказал доктор Кадзуки Сайто из IRRI, автор статьи. «Наши результаты показывают, что для поддержания продуктивности в рисовых регионах Азии требуется не только более эффективное управление, но и селекция с учётом сезона и более частая смена сортов».
Основные выводы включают:
Исследование подчёркивает три стратегические возможности для поддержания урожайности риса:
«Объединив пятидесятилетние детальные данные о сельскохозяйственных культурах и климате с современными инструментами ИИ, мы теперь можем гораздо яснее видеть, что поддерживает производство риса», — сказал доктор Томоаки Ямагути, ведущий автор и доцент университета Гифу. «Это означает, что мы можем разрабатывать более умные стратегии для фермеров с учётом сезона».
На фоне растущей климатической неопределённости LTCCE является незаменимым ресурсом для понимания того, как рисовые системы выдерживают и адаптируются к меняющимся условиям.
«Эти идеи важны далеко за пределами одного экспериментального участка», — отметил профессор Кейсуке Кацура из университета Киото, старший соавтор. «Они представляют собой план действий для ведения рисового хозяйства, устойчивого к изменению климата, на территории 22 миллионов гектаров орошаемых монокультур в Азии, которые кормят миллиарды людей».
Предоставлено Международным научно-исследовательским институтом риса
Другие новости по теме
- Влияние тени от солнечных панелей на урожай редиса и радиччио осенью на солнечной ферме
- Современные модели ИИ не всегда лучше простых в прогнозировании реакции на генетические возмущения
- Метод на основе биоинформатики расшифровывает скрытых разрушителей древесины и листьев
- Новое исследование выявило тревожную реакцию морских звёзд на нейротоксин
- Дневные бабочки демонстрируют более крупные органы слуха, что ставит под сомнение эволюционные предположения
- Как засуха и озоновое загрязнение снижают урожайность сои
- Образцы растений, хранящиеся в музеях, могут стать ключом к сохранению биоразнообразия
- Белки-«моторы» пыльцы «обнимают» сперматозоиды для успешного двойного оплодотворения, говорится в исследовании
- Вымирание слонов может поставить под угрозу не только тропические леса, но и производство музыкальных инструментов.
- Подобный «липучке» белок помогает растениям лучше реагировать на стресс
Другие новости на сайте
- Необходимость регулирования рынка частных инвестиций подчёркивают потери инвесторов
- Представляем GPT-Realtime и обновления API в режиме реального времени.
- Сеть TRON Stablecoin расширяется: потоки TRC-20 USDT с бирж достигли рекордных значений
- Учёные обнаружили устойчивый к болезням 30-летний сорт томатов
- Доминирование эфира продолжается, в то время как биткоин демонстрирует умеренные приросты
- Новый метод позволяет более точно спрогнозировать выбросы метана из бореально-арктических водно-болотных угодий
- Исследователи разработали новое руководство для обеспечения водной безопасности в будущем
- Влияние тени от солнечных панелей на урожай редиса и радиччио осенью на солнечной ферме
- Everclear запускает поддержку сети TRON, внедряя эффективный с точки зрения капитала механизм ребалансировки в ведущую сеть стейблкоинов
- Современные модели ИИ не всегда лучше простых в прогнозировании реакции на генетические возмущения