HEB-KI – Künstliche Intelligenz sucht nach der Gerstensorte von morgen
Beschleunigte Sortenentwicklungen ermöglichen
Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) erhöht das Projekt HEB-KI die genetische Vielfalt von Gerste in Züchtungsprogrammen. So wird sichergestellt, dass eine schnelle und verbesserte Anpassung unserer Kultursorten an sich verändernde klimatische Bedingungen möglich ist.
Um in der Pflanzenzüchtung neue Sorten für die Landwirtschaft zu entwickeln und zu erforschen, werden immer mehr und unterschiedliche Daten erzeugt. Die heutige Pflanzenzucht ist damit ganz klar im Zeitalter des „Big Data“ angekommen. Solche Datensätze zu bearbeiten und auszuwerten, ist ohne den Einsatz von KI-Methoden fast unmöglich.
KI findet schnell und effizient die geeignetsten Sorten
Oftmals unbekannt ist auch der enorme Zeitaufwand in der Pflanzenzüchtung. Bis eine neue Sorte entwickelt ist, vergehen schon einmal acht bis 13 Jahre. Durch den Einsatz von KI und des sogenannten Speed-Breeding-Verfahrens können diese aufwendigen Züchtungsprozesse aber um mehrere Jahre verkürzt werden (unter dem Speed-Breeding-Verfahren versteht man kontrollierte Anbausysteme mit langer Beleuchtungszeit, gleichbleibender Temperatur und schnell verfügbarer Nährstoffversorgung).
So sollen im Projekt HEB-KI aus 400 verschiedenen Wildgersten geeignete Kandidaten identifiziert werden, die ein hohes Potenzial haben, die Merkmale aktueller Gerstensorten weiter zu verbessern.
Genetische Potenziale schneller erkennen
Indem gezielt geeignete Wildgersten eingebracht werden, verfolgt das Projekt ein sehr wichtiges Ziel der Pflanzenzüchtung: Die Vielfalt im Genpool von Züchtungsprogrammen zu steigern. Durch mehr Vielfalt erhöht sich die Wahrscheinlichkeit einer verbesserten Pathogenresistenz (Widerstandsfähigkeit gegen Auslöser von Pflanzenkrankheiten) oder Trockenstresstoleranz in neu gezüchteten Sorten. Auch hier hilft KI. So werden beispielsweise Informationen über äußere Merkmale der Pflanzen (Phänotyp) und ihre genetischen Daten (Genotyp) miteinander verknüpft. Im Vergleich zum aktuellen Stand der Technik sollen im Projekt größere genetische Zusammenhänge (Haplotyp) identifiziert werden, wodurch komplexe Eigenschaften von Pflanzen (z.B. die Trockentoleranz) viel genauer vorhergesagt werden können.
Zukunftsvision für die Pflanzenzüchtung
Idealerweise werden zukünftig alle neuen Sorten vorab durch KI-Modelle in verschiedenen Klimabedingungen getestet, so dass anschließend nur noch die vielversprechendsten Sorten auf dem Feld geprüft werden müssen. Dies bringt eine neue Ressourceneffizienz in der Pflanzenzüchtung und wird die Sortenentwicklung substanziell beschleunigen.
- Projektname: HEB-KI (Ein KI-basierter, ressourceneffizienter Ansatz unter Verwendung multipler Genom- und Phänom-Datensätze zur Einbringung neuartiger Allele in die Gerstenzüchtung)
- Ziel: Sortenentwicklung beschleunigen durch eine ressourceneffizientere Pflanzenzüchtung mit KI und Genomik
- Ansatz: Verbesserte Züchtungsentscheidung durch den Einsatz von KI-Modellen
- Eingesetzte Künstliche Intelligenz: Ensemble-Methoden, um KI-basiert Chromosomen-Segmente bestimmten pflanzlichen Merkmalen zuzuordnen
- Hauptstandort: Halle (Saale), Sachsen-Anhalt
- Projektkoordination: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften
- Projektbeteiligte: Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Computomics GmbH
Adresse
KI-Projekt HEB-KI
06120 Halle (Saale), Sachsen-Anhalt
