Data science

ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ของ UF ทำงานเพื่อปรับปรุงผลผลิตปศุสัตว์

ชาวอเมริกันโดยเฉลี่ยบริโภคเนื้อวัวมากกว่า 000 ปอนด์และนม 25 ปอนด์ต่อปี แต่วัว การทำฟาร์มเป็นกระบวนการที่ใช้ทรัพยากรอย่างลึกซึ้งและมีผลกระทบอย่างมากต่อการใช้ที่ดินและการปล่อยก๊าซคาร์บอน ดังนั้นการเพิ่มประสิทธิภาพใดๆ จึงถือเป็นรางวัลสูง ตอนนี้ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยฟลอริดา (UF) ได้ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ HiPerGator AI อันทรงพลังของมหาวิทยาลัย เพื่อช่วยเจ้าของฟาร์มในการระบุปศุสัตว์ที่ให้ผลผลิตสูงสุด มิถุนายนนี้ UF สร้างกระแสเมื่อ HiPerGator AI ซึ่งส่ง 172 Linpack petaflops เปิดตัวที่ด้านบน 17 เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ทรงอิทธิพลที่สุดอันดับสามของโลกที่สถาบันการศึกษาแห่งหนึ่งและเปิดตัวในรายการ Green 500 ในฐานะซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดอันดับสองของโลก ดังนั้นเมื่อนักวิจัยจากสถาบันอาหารและวิทยาศาสตร์การเกษตรแห่ง UF (IFAS) มุ่งมั่นที่จะปรับปรุงผลผลิตของโคด้วยวิธีที่ชาญฉลาดขึ้น พวกเขาจึงหันมาใช้ AI ที่ขับเคลื่อนด้วยซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ HiPerGator AI ของ UF Raluca Mateescu ศาสตราจารย์ด้านสัตวศาสตร์ที่กล่าวว่า “AI ได้กลายมาเป็นแนวทางที่ทรงพลังในจีโนมของสัตว์อย่างรวดเร็ว และถือเป็นคำมั่นสัญญาที่ดีในการรวมข้อมูลขนาดใหญ่จากชั้นทางชีววิทยาหลายชั้น นำไปสู่การทำนายลักษณะในอนาคตอย่างแม่นยำ เช่น ผลผลิตจากเนื้อสัตว์” ยูเอฟ “กลุ่มวิจัยของฉันกำลังตรวจสอบการใช้วิธีการ AI เพื่อพัฒนาวิธีการทำนายคุณค่าของยีนบางตัวอย่างแม่นยำ ในที่สุด เราวางแผนที่จะจัดทำกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อปรับปรุงผลผลิตสัตว์” ในการทำเช่นนี้ Mateescu และ Fernanda Rezenda (ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านพันธุศาสตร์เชิงสถิติและจีโนมที่ UF) กำลังใช้ข้อมูลทางพันธุกรรมจากโคเนื้อนับพันตัว โดยให้ข้อมูล 770,000 เครื่องหมายพันธุกรรมของสัตว์แต่ละชนิด จากนั้นพวกเขาวางแผนที่จะป้อนข้อมูลนี้ลงใน HiPerGator เพื่อระบุว่าเครื่องหมายใดที่คาดการณ์ได้ว่าจะให้ผลตอบแทนสูงกว่า “เราทราบยีนเฉพาะสำหรับการผลิตนมและเนื้อสัตว์” Mateescu กล่าว “แต่เรากำลังตรวจสอบกล่องดำอยู่ AI จะช่วยให้เราไขปริศนาได้เร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น” การปรับปรุงตามแนวทางเหล่านี้ถือเป็นคำมั่นสัญญาอันยิ่งใหญ่สำหรับการผลิต: ใน 1944 สหรัฐอเมริกามีมากกว่า 25 ล้านหัวของ วัว; แต่ ณ วันที่ 2017 มีเพียงเก้าล้านคนเท่านั้น ที่จริงแล้วสหรัฐฯ ผลิตนมได้มากขึ้น นักวิจัยหวังว่าพวกเขาสามารถเร่งกระบวนการนี้และขยายพันธุ์เพื่อผลผลิตในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยการระบุลักษณะของโคที่ให้ผลผลิตมากที่สุดอย่างรวดเร็ว Mateescu กล่าวว่า “ด้วยสถาปัตยกรรมทางพันธุกรรมที่ซับซ้อน เป็นเรื่องยากสำหรับนักวิจัยที่จะระบุว่าเครื่องหมายพันธุกรรมหลายพันตัวและยีนหลายพันตัวรวมกันเพื่อสร้างลักษณะที่เราเห็นได้อย่างไร” “AI สามารถช่วยให้นักวิจัยบรรลุเป้าหมายนั้นได้ เราเพิ่งเริ่มใช้ AI เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้”

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button