在農(nóng)業(yè)科技領(lǐng)域，一場由人工智能驅(qū)動的變革正在悄然發(fā)生。近日，一款名為“豐登·基因科學(xué)家”的智能育種工具引發(fā)國際關(guān)注，其通過模擬人類專家的科研思維，為破解作物基因密碼提供了全新路徑。

傳統(tǒng)作物育種長期面臨效率瓶頸。自2005年水稻基因組測序完成以來，全球科研團隊投入大量資源解析基因功能，但受限于依賴專家經(jīng)驗的作業(yè)模式，從假設(shè)提出到實驗驗證往往需要數(shù)年時間，且成功率難以保障。崖州灣國家實驗室研究員楊帆形象地比喻：“這就像面對一本用未知符號寫成的天書，我們只能零星破譯幾個字符。”

2024年4月，由上海人工智能實驗室領(lǐng)銜的科研團隊推出“豐登·種業(yè)大模型”，三個月后升級為具備科研決策能力的“基因科學(xué)家”版本。該系統(tǒng)通過整合育種歷史數(shù)據(jù)、生物測序信息、農(nóng)田環(huán)境參數(shù)等多元數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出能夠自主完成“假設(shè)-實驗-驗證”閉環(huán)的智能體。研究顯示，其基因功能預(yù)測準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)方法提升40%以上。

在廣西大學(xué)的水稻實驗田里，科研人員黃福鋼正借助該系統(tǒng)驗證新發(fā)現(xiàn)的基因功能。系統(tǒng)提示某個未知基因可能通過調(diào)控植物激素影響株高，實驗結(jié)果證實了這一預(yù)測。類似案例在玉米研究中也有體現(xiàn)，系統(tǒng)精準(zhǔn)定位的株高相關(guān)基因與田間觀測數(shù)據(jù)吻合度達92%。“這相當(dāng)于給育種專家配備了一個永不疲倦的數(shù)字助手。”黃福鋼評價道。

該技術(shù)的突破性在于實現(xiàn)了“科研方法論”的數(shù)字化遷移。上海人工智能實驗室研究員董楠卿解釋：“我們不僅要讓AI掌握育種知識，更要教會它像科學(xué)家一樣思考——如何解讀需求、匹配基因、設(shè)計實驗，甚至在驗證過程中自我修正。”通過強化學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)已能自主處理水稻、玉米等作物的數(shù)十個未報道基因研究。

國際育種機構(gòu)對這項技術(shù)表現(xiàn)出濃厚興趣。自5月全球開放以來，已有來自印度、菲律賓等國的12家權(quán)威機構(gòu)應(yīng)用該系統(tǒng)。國際水稻研究所專家指出，這種“數(shù)據(jù)驅(qū)動+專家驗證”的模式，正在改變依賴個人經(jīng)驗的傳統(tǒng)科研范式。

當(dāng)前研發(fā)團隊正著手構(gòu)建更龐大的知識圖譜，計劃納入大豆、小麥等更多作物數(shù)據(jù)，并融合氣候變化模型等環(huán)境參數(shù)。楊帆透露，最終目標(biāo)是打造覆蓋全物種、全生育周期的智慧育種平臺，使作物改良從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)與算法協(xié)同驅(qū)動”。

在廣西的水稻實驗基地，新一代智能育種系統(tǒng)已開始輔助設(shè)計抗旱新品種。系統(tǒng)根據(jù)歷史干旱數(shù)據(jù)和基因組信息，快速篩選出5個潛在抗旱基因組合，較傳統(tǒng)方法提速近10倍。這種變革不僅關(guān)乎科研效率，更可能重塑全球糧食安全的技術(shù)底座。