近日，中国农业科学院作物科学研究所传来振奋人心的消息，该所作物智能设计算法模型创新研究组成功研发了一套全新的人工智能算法——自动化机器学习框架。这一创新成果通过将农作物的气象环境大数据与基因组信息深度融合，实现了作物的精准遗传分析与基因组预测，为作物智能设计育种提供了强有力的技术支撑。相关研究成果已在国际知名学术期刊《先进科学》上发表，标志着我国在作物育种智能化领域取得了重要突破。
据研究组负责人介绍，粮食等农作物的田间表型，如植株高矮、茎秆粗细、节间长短以及产量高低等，是由作物的基因型、环境以及基因型与环境的相互作用共同决定的。在作物育种过程中，准确预测这些田间表型对于提高育种效率、缩短育种周期具有至关重要的作用。然而，传统的基因组预测方法往往忽视了环境因素对田间表型的影响，导致预测精度在不同环境条件下受到限制。
为了突破这一瓶颈，研究团队基于大规模多环境下的玉米杂交种数据集，利用先进的人工智能技术，开发了一套自动化机器学习框架。该框架能够深度融合环境数据与基因组信息，开展遗传分析与基因组预测，从而显著提高作物田间表型的预测精度。
这一创新算法具有三大显著亮点：首先，它集成了遗传和环境特征处理功能，能够同时考虑基因型和环境因素，以及它们之间的相互作用，为作物田间表型预测提供了更为全面的视角。其次，该算法集成了多种先进技术进行模型训练，不仅提升了模型训练的效率，还显著提高了预测精度。与传统统计模型相比，该算法的计算时间可缩短290倍，同时保持了较高的预测精度，这对于大规模数据集的处理尤为重要。最后，该算法还利用了独特的SHAP（SHapley Additive exPlanations）可解释技术来解释模型，量化遗传和环境特征对作物表型变异的贡献，为解析基因型与环境互作的生物学机制提供了重要参考。
研究组负责人表示，这一研究成果不仅为作物育种提供了新的工具和方法，还有助于深入理解基因型与环境互作的生物学机制。通过精准预测作物的田间表型，育种专家可以更加高效地筛选出具有优良性状的作物品种，从而加速育种进程，提高作物产量和品质。这对于保障国家粮食安全、促进农业可持续发展具有重要意义。
此外，该研究成果的发表也展示了我国在人工智能与农业交叉领域的创新能力和研究实力。随着人工智能技术的不断发展，其在农业领域的应用前景将越来越广阔。中国农业科学院作物科学研究所将继续深化人工智能与农业育种领域的交叉融合，推动更多创新成果的产生和应用，为我国农业现代化建设贡献更多智慧和力量。
总之，这一创新算法的研发和应用，标志着我国在作物育种智能化领域迈出了坚实的一步。未来，随着技术的不断迭代升级和应用场景的不断拓展，作物智能设计育种将迎来更加广阔的发展前景。
