В России коневоды начали использовать нейросети для селекции скаковых лошадей
Российские коневоды подключили искусственный интеллект к селекции скаковых лошадей. Алгоритмы анализируют спортивные результаты потенциальных родителей и помогают выбрать создать пары из тех, кто способен дать сильное потомство.
Ищем чемпионов еще до рождения
Специалисты загружают в систему данные о выступлениях лошадей и запускают процесс анализа. Машина выявляет скрытые от глаз человека закономерности, которые сложно заметить сразу. Главная задача состоит в том, чтобы определить признаки, по которым можно выбрать родителей будущих победителей.
Первые расчеты показали, что для селекции особенно ценны жеребцы, успешно выступающие на дистанциях 1800–2000 метров. Их наследственные качества в итоге подходят как спринтерам, так и стайерам.
«Мы закладываем в машину параметры, которые нам нужны. Например, в скачках важна не только резвость, но и выносливость. Чистая резвость — это хорошо, но она наследуется до определенного предела. А без выносливости животное не сможет продемонстрировать нужный результат. Это справедливо даже в спринте. Причем эти признаки наследуются нелинейно», — сказала начальник производственного отдела Пятигорского ипподрома Алена Акимова.
Также система подтвердила, что хорошими родителями чаще становятся победители групповых скачек высшего уровня.
Новый подход к селекции
ИИ анализирует результаты российских и американских лошадей. В обеих странах скачки проходят на песчаных дорожках, поэтому показатели можно корректно сравнивать. В России насчитывается около 5 тысяч чистокровных верховых лошадей и около 1,5 тысячи арабских скакунов. Ежегодно заводчики закупают примерно 200 жеребят за рубежом.
При отборе важны не внешние параметры, а ранние спортивные успехи. Если лошадь показывает результат уже в два года и сохраняет форму в три-четыре года, это говорит о ее крепости и потенциале.
Методика анализа больших данных пришла из животноводства, но в конном спорте ее пришлось адаптировать.
«В молочном производстве проще. У них есть ежегодные данные, сколько они получили молока. А у нас сложнее, потому что очень многое зависит от людей. Допустим, лошадь показывает определенные результаты или задатки, но дальше вопрос, в каких руках она оказалась. Это может быть суперчемпион, но так сложилось, что кто-то недосмотрел, лошадь получила травму, она не выступила на максимум своих возможностей. Статистика статистикой, но здесь очень многое идет от специалиста», — сказала Алена Акимова.
Искусственный интеллект в сочетании с человеческим
Гендиректор ассоциации «Росплемконзавод» Егор Мелентьев считает, что ИИ способен ускорить подбор пар для скрещивания и упростить предварительный отбор производителей.
«Можно было бы попросить ИИ выбрать самых результативных производителей, анализировать линии. Это было бы хорошим подспорьем для заводчиков. Комбинация с человеческим интеллектом принесла бы пользу, но полностью полагаться на искусственный нельзя. Он наверняка будет предлагать скрещивать лучших с лучшими, но спортивные задатки, скаковые, прыжковые и двигательные качества всегда трудно вывести. Это комплексные признаки, для их получения необходим человеческий талант», — сказал специалист.
Тренер сборной России по конному спорту Владимир Тишкин добавил, что алгоритмы помогают быстрее анализировать родословные и формировать первичное представление о лошади.
Эксперты сходятся во мнении: искусственный интеллект становится рабочим инструментом в коневодстве, но без опыта и интуиции специалиста вывести чемпиона по-прежнему невозможно.