Архив Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
Институт агрогеномики в Шэньчжэне: ИИ-отбор винограда, точность 85%
Институт агрогеномики в Шэньчжэне Китайской академии сельхознаук применяет ML-модель геномного отбора и пангеном Grapepan v1.0 для оценки селекционного потенциала винограда. Точность предсказания составила 85%, эффективность селекции выросла вчетверо.
Кейс предоставлен Vinum ex Machina
запись № 190 · Кейсбук v2026-09-29, Никита Худов · CC BY-SA 4.0
Текст адаптирован под формат паспорта АрхИИВ и публикуется по CC BY-NC 4.0 с разрешения автора Кейсбука.
/01 · ключевые результаты
Цифры приведены по Кейсбуку Vinum ex Machina и не сверены редакцией с первоисточником.
-
возможность системы
85%
точность предсказания селекционного потенциала
Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
2024 год · геномная селекция винограда в институте
данные СМИ
-
результат исследования
4 раза
рост эффективности селекции
Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
2024 год · геномная селекция винограда в институте
данные СМИ
- более 400 сортов охват данных, из примерно 10 000 известных · масштаб Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
оценка strategai
Оценка не рассчитывается.
Институт агрогеномики в Шэньчжэне Китайской академии сельхознаук применяет ML-модель геномного отбора и пангеном Grapepan v1.0 для оценки селекционного потенциала винограда. Точность предсказания составила 85%, эффективность селекции выросла вчетверо.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Agricultural Genomics Institute at Shenzhen (CAAS)
- Отрасль
- Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
- Функция
- R&D и разработка продуктов
- Задача
- Разработка лекарств и материалов
Технология
- Класс AI
- Предиктивная аналитика (классический ML)
- Тип решения
- Собственная разработка
- Данные
- Данные по более чем 400 из примерно 10 000 сортов винограда, 29 признаков; пангеном Grapepan v1.0.
Внедрение
- Стадия
- Исследование, на 29.09.2026
- География
- Китай
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Институт агрогеномики в Шэньчжэне при Китайской академии сельхознаук работает над геномной селекцией винограда. Задача проекта — предсказывать селекционный потенциал по геному и сокращать многолетние циклы скрещивания. Работа относится к 2024 году.
Что
Решение
Решение — ML-модель геномного отбора вместе с пангеномом Grapepan v1.0. Модель предсказывает селекционный потенциал по геному, сокращая многолетние циклы скрещивания. Данные охватывают более 400 из примерно 10 000 сортов винограда и 29 признаков.
Как
Внедрение
В 2024 году точность предсказания достигла 85%, эффективность селекции выросла вчетверо. Результаты работы отражены в 6 китайских патентах.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- Институт использует ML-модель геномного отбора и пангеном Grapepan v1.0 для предсказания селекционного потенциала винограда.
- Точность предсказания составила 85%, эффективность селекции выросла вчетверо (2024 год).
- Данные охватывают более 400 из примерно 10 000 сортов и 29 признаков.
Ограничения
- Цифры относятся к исследовательскому проекту института; промышленная селекция в источнике не описана.
- 85% — точность предсказания модели; цифра не показывает долю сортов, дошедших до практического использования.
- Базовый уровень и способ измерения четырёхкратного роста эффективности селекции не раскрыты.
-
[1] Vinum ex Machina
Vinum ex Machina — Кейсбук, запись № 190
партнёр · 29.09.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002675 · Версия 1 · 25.10.2026 · /c/CB-002675/ · Vinum ex Machina № 190