«Свиндер»: дейтинг для хряков, или генетическая модель для животноводства

Менеджер продукта BIA Technologies Анна Бочарова рассказывает о текущей ситуации на российском рынке селекционных технологий и о перспективах импортозамещения в агротехе. Trigger warning: веганы, закройте глаза 🙈

Селекция на службе у бизнеса

Как в любом низкомаржинальном бизнесе, в животноводстве урезание расходов играет особенно важную роль. О том, как мясоперерабатывающему комбинату сократить издержки с помощью оптимизационных моделей планирования, можно почитать в более ранних статьях нашего блога. Но это не единственный способ повлиять на экономические показатели компании с помощью IT-технологий. Другая перспективная сфера для агротеха — это селекция, то есть работа по улучшению показателей в каждом новом поколении животных.

Все селекционные изыскания в области животноводства ведутся именно для достижения максимальной экономической выгоды. При этом каждое хозяйство может выбирать собственную стратегию ее получения. К примеру, некоторые агропромышленные компании сконцентрированы на таком показателе, как коэффициент конверсии корма, и выводят свиней, которые максимально быстро набирают вес при минимальном потреблении корма. Эта стратегия является весьма успешной, так как затраты на корм составляют, по разным оценкам, от 65 до 80% себестоимости производства свинины.

Другие компании фокусируются на увеличении количества поросят, получаемых от одной свиньи, и измеряют пугающе звучащие для обывателя показатели многоплодия, числа функциональных сосков и мумифицированных поросят в помете.

Как мы с вами понимаем, «пределы совершенства» в данном случае есть: животное не может полностью отказаться от корма или приносить сотню поросят за один помет. Поэтому фермы могут выбирать и смешанные стратегии — например, 20% усилий уделять улучшению показателя многоплодия, 50% — конверсии корма и еще 30% — толщине шпика.

Какой бы ни была стратегия, селекционеры должны учитывать такой важный фактор как коэффициент инбридинга, то есть допустимость близкородственного скрещивания. Хотя по общему правилу, чем дальше в плане родства отстают друг от друга животные, тем лучше, иногда для закрепления полезного признака необходимо скрещивать животных, имеющих определенную генетическую близость. Всё это дополнительно усложняет задачу для математиков: селекционная модель должна одновременно способствовать развитию полезных генетических признаков и контролировать коэффициент инбридинга.

Не было у бабы хлопот…

Осознанная селекционная работа в животноводстве ведется уже много лет. Большинство компаний, занимающихся селекцией, по-прежнему рассчитывают племенную ценность животного с помощью так называемой модели BLUP (Best Linear Unbiased Prediction — Лучший линейный объективный прогноз). Этот статистический метод оценки был предложен американским ученым Чарльзом Роем Хендерсоном еще в 60-х годах прошлого века. С тех пор метод постоянно совершенствовался и, самое главное, совершенствовались животные, которых разводили согласно расчетам BLUP. На Западе появились специальные фермы, которые занимаются исключительно воспроизводством лучших животных с целью их продажи в качестве племенных.

В СССР существовали собственные породы животных, однако в 90-х, с приходом западных компаний в Россию, они уступили место свиньям и коровам, купленным за границей. Причем, вместе с высококлассными племенными животными, иностранные компании поставляли российским аграриям и передовое программное обеспечение, которое позволяло следить за потомством купленного животного и предлагало оптимальные решения для выращивания и скрещивания этого потомства.

Что мы получили в итоге? Фермы (чаще всего принадлежащие ведущим зарубежным компаниям), разводящие чистопородных высокопродуктивных свиней и коров и регулярно пополняющие свои стада импортными животными; и российских животноводов, покупающих этих животных-производителей и планирующих их размножение с использованием иностранного же ПО.

Вся эта история резко оборвалась в 2022 году, когда почти все иностранные компании покинули российский рынок. Некоторые разработчики селекционного ПО не просто ушли из страны, но и удалили все накопленные статистические данные, которые велись фермами на протяжении многих лет. К счастью, большинство российских хозяйств дублировали эту информацию в своих учетных системах. Те же компании, что вовремя не задумались об информационной безопасности, лишились ценнейших данных.

Поскольку стадо начинает быстро деградировать, если в нем не ведется селекционная работа и учет, большинство отечественных компаний на данный момент вынуждены поддерживать регулярный импорт племенных животных или продолжать использовать иностранное ПО на свой страх и риск. Однако все понимают, что эти решения — временные, и что российские разработчики должны как можно скорее создать доступные программы-аналоги зарубежных систем для расчета селекционных индексов.

Нет худа без добра

Тогда как во многих других IT-сферах импортозамещение успешно идет уже не первый год, область селекционных технологий пока является для России практически неосвоенной нишей. Для нашей компании эта область разработки тоже является новой, но я уже могу поделиться первыми наблюдениями, которые мы сделали при изучении рынка.

Интересно, что история с уходом иностранных поставщиков ПО подсветила и слабые стороны взаимодействия с ними. Самый очевидный минус — это, конечно, отсутствие бесшовной интеграции с российскими информационными системами. Иностранное ПО сложно в использовании, требует немалых затрат на интеграцию и на дополнительную высококвалифицированную ручную обработку данных. Приведу такой частный пример: в одной популярной западной системе учет веса велся в фунтах, что вынуждало отечественных селекционеров постоянно конвертировать их в привычные нам килограммы.

При разработке собственного ПО у нас есть возможность не просто сделать копию зарубежного продукта, а придумать решение, которое бы учитывало всю специфику российской агропромышленности. И речь не только об интеграции с наиболее распространенными программами учета на отечественных фермах. Сейчас мы решаем вопрос максимальной доступности расчетов для конечных пользователей, которыми будут не только опытные селекционеры предприятий, но и огромное количество зоотехников, которые прибегают к помощи ПО для решения одного «простого» вопроса: каких двух животных нужно скрестить, чтобы получить в перспективе лучшее потомство? Между собой мы назвали эту функцию «Свиндер», потому что зоотехнику нужно будет нажать буквально одну кнопку, чтобы получить попарный список животных для скрещивания.

Но и селекционеры, которые не хотят полагаться на «черный ящик» решения, не должны остаться в обиде. Еще одно отечественное ноу-хау — заложенная в программу возможность управлять селекцией самостоятельно: выбирать вес селекционируемых признаков и, самое интересное, настраивать модели предсказаний параметров потомства на несколько поколений вперед в зависимости от выбранной селекционером стратегии. Западные системы в этом отношении сродни Apple и не раскрывают суть используемых алгоритмов.

Раз мы не можем сверить свои формулы с иностранными, возникает вопрос: как убедиться в том, что наши расчеты верны? Хороший способ — договориться с крупными животноводческими компаниями о взаимовыгодном сотрудничестве: АПК получает триал-доступ к инструментам селекции, а разработчики — показатели существующего стада без данных по последнему поколению. Прогноз, сделанный автоматизированной системой, затем нужно будет сравнить с реальными показателями последнего поколения. Если данные сошлись, значит, расчеты оказались верны.

В дальнейшем, отшлифовав точность расчетов по методу BLUP, можно переходить к разработке алгоритмов с учетом генотипирования отдельных животных, а также внедрять современные математические модели и технологии на базе нейросетей. Эти два метода помогут выявить неочевидные корреляции и значительно повысить точность прогнозов, а значит сделать бизнес еще более эффективным.

P. S. Ваши комментарии, идеи и предложения особенно ценны в период пилотирования проекта. Буду рада ответить на любые вопросы по теме :)