ФАО мамандары грузиялық әріптестерімен бірге таулы аймақтардағы ірі қара малдың жергілікті тұқымдары туралы деректерді жинап, жасанды интеллект жүйесін оларды фотосурет бойынша тануға үйретуде.

Қысқаша мәні

• ФАО Грузияның Қоршаған ортаны қорғау және ауыл шаруашылығы министрлігінің Ауыл шаруашылығы ғылыми-зерттеу орталығымен бірлесіп, елдің таулы аймақтарындағы ірі қара малдың жергілікті тұқымдары туралы деректерді оларды тануға арналған ЖИ-құралын әзірлеу үшін жинайды.
• Ақпарат ФАО-ның Үй жануарларының алуантүрлілігі жөніндегі жаһандық ақпараттық жүйесін (DAD-IS) толықтырады, онда бүкіл әлем бойынша 38 жануар түрінің 9 мыңға жуық тұқымы қадағаланады.
• Жүйеде Грузиядан 48 тұқым тіркелген — 40 жергілікті және 8 аймақтық трансшекаралық, бірақ популяция саны туралы деректер олардың шамамен жартысы бойынша ғана бар.
• ФАО дала мамандарына жануарларды тұқымын автоматты түрде анықтау үшін суретке түсіруге мүмкіндік беретін мобильді қосымшаны әзірлеуде; басқа елдердегі алғашқы сынақтар жоғары дәлдікті көрсетті.

Тұқымдардың дерекқоры не үшін қажет

Жоба шешетін мәселе тек Грузиядан кеңірек. ФАО-ның бағалауы бойынша, әлемдік ауыл шаруашылығы жануарлары тұқымдарының едәуір бөлігі жойылу қаупінде тұр — тұқыммен бірге жергілікті климатқа, ауруларға немесе тапшы жемге төзімділікке жауап беретін гендердің бірегей жиынтығы да жоғалады.

ФАО-ның мал шаруашылығы жөніндегі маманы Тибор Сюч атап өтті: «Грузия бай мал шаруашылығы мұрасына және одан әрі жұмыс істеуге берік негізге ие. Жануарлардың генетикалық ресурстары туралы деректерді жетілдіре отырып және мекемелер арасындағы ынтымақтастықты нығайта отырып, біз ұлттық басымдықтарды қолдап қана қоймай, ауыл шаруашылығы жануарларының алуантүрлілігін болашақ ұрпақ үшін сақтауға қажетті жаһандық білімнің жинақталуына үлес қосамыз».

Белгілі бір тұқымның қанша дарасы қалғанын нақты есепке алмайынша, оның жойылу қаупін бағалау да, сақтау шараларын жоспарлау да мүмкін емес.

Фото бойынша тану қалай жұмыс істейді

ФАО әзірлеп жатқан құрал пайдаланушы деңгейінде қарапайым құрылған: дала маманы жануарды суретке түсіреді, ал жасанды интеллектке негізделген жүйе оның тұқымын сыртқы белгілері — пішіні, түсі, дене бітімі бойынша анықтайды. Қосымшаның нақты бір ел үшін жұмыс істеуі үшін алдымен жергілікті тұқымдардың эталондық кескіндерінің жеткілікті базасын жинау қажет — дәл қазір Грузияның таулы аймақтарындағы мамандар осымен айналысуда. Технология басқа елдерде сынақтан өтіп, жоғары тану дәлдігін көрсетті, бұл грузиялық жобаны нөлден жасалған эксперимент емес, қазірдің өзінде жұмыс істеп тұрған шешімнің бейімделуі етеді.

Бұл Қазақстан үшін неге маңызды

Қазақстан жергілікті селекциядағы тұқымдардың өз жиынтығына ие, олардың әрқайсысы елдің ерекше жағдайларына ондаған жылдар бойы бейімделудің нәтижесі: қазақтың ақбас және аулиекөл ірі қара мал тұқымдары, еділбай қой тұқымы және басқалары. Жеке көрнекі мысал — жергілікті климат пен ауруларға төзімділік үшін дәл осы мақсатта үй меринос қойларын жабайы тау арқарларымен будандастыру арқылы шығарылған арқар-меринос қой тұқымы. Қазақстандық тұқымдар, грузиялықтар сияқты, жүйелі есепке алуды қажет етеді: саны туралы өзекті деректерсіз қайсысы бірінші кезектегі қолдау шараларын талап ететінін, ал қайсысы тұрақты дамып жатқанын бағалау қиын. ФАО сынап жатқан фотосурет бойынша тану технологиясы болашақта қазақстандық есепке алуды да жеңілдетуі мүмкін — әсіресе далалық әдістермен деректер жинау көп еңбекті қажет ететін шалғайдағы мал шаруашылығы аймақтарында.

Авторлық қорытынды

Грузиядағы жоба заманауи технологиялардың жақында ғана тек қолмен шешілетін міндеттерге қалай белсенді еніп жатқанын көрсетеді — мал басын есепке алу және тұқымдарды анықтаумен көптеген жылдар бойы анықтамалықтармен салыстыра отырып, жергілікті жерлердегі зоотехниктер айналысты. Бұл процесті автоматтандыру мамандардың сараптамасын алмастырмайды, бірақ деректер қазір жетіспейтін жерлерде оларды жинауды бірнеше есе жылдамдата алады — және жергілікті мал шаруашылығы мұрасы да жүйелі есепке алуды талап ететін Қазақстан сияқты елдер үшін бұл бағытты назарда ұстаған жөн.