Российские коневоды используют методы искусственного интеллекта для выбора скаковых лошадей, которые дадут самое сильное потомство, способное занимать первые места на соревнованиях. Благодаря вычислительным мощностям машина может найти у жеребца скрытые признаки лучшего родителя, неочевидные для человека. Расчеты уже показали, что дети победителей гонок на средние дистанции вырастают в отличных спринтеров и стайеров. По словам экспертов, новые технологии могут ускорить анализ лошадиных родословных, но без человеческого таланта вывести чемпиона скачек не получится.
Выбор лучших производителей
Российские коневоды начали применять методы компьютерного анализа больших данных для выявления жеребцов, потомство которых сможет показать лучшие результаты на скачках. В базу загружают информацию о всех спортивных результатах, которые показывают кандидаты. И машина проводит анализ. На первом этапе задача специалистов — обнаружить признаки, по которым можно гарантированно определить родителя будущих чемпионов. Первые расчеты показывают, что для целей селекции лучше подходят особи, которые хорошо выступают на дистанции 1800–2000 м. Их наследственность дает весомые преимущества 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. И 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.
Сочетание резвости и выносливости формировалось у лошадей эволюционно. Чтобы обезопасить себя от хищников, им нужно было бежать не только быстро, но и достаточно долго, пояснила специалист. Также расчеты подтвердили, что хорошими родителями становятся жеребцы — победители соревнований самого высшего уровня, то есть так называемых групповых скачек, которые, в свою очередь, разделяются на три группы.
В скачках участвуют представители чистокровных верховой и арабской пород, при этом скрещивание допускается лишь внутри каждой из них. В России поголовье чистокровной верховой породы сравнительно невелико — около 5 тыс. голов, включая 1,6 тыс. кобыл, 400 жеребцов и около 3 тыс. жеребят. Численность арабских скакунов составляет еще порядка 1,5 тыс. Машина анализирует результаты скачек, данные о которых доступны в открытых источниках. Помимо российских лошадей, специалисты отслеживают и американских: в США, как и в России, скачки проходят на песчаных дорожках, что позволяет корректно сопоставлять показатели. Кроме того, производителей нередко приобретают за рубежом — ежегодно в РФ закупается около 200 жеребят.
Статистика на службе у селекционеров
При селекции скаковых лошадей заводчиков не интересуют внешние признаки, такие как рост и вес. Они учитывают, например, способность животного показывать хорошие результаты уже в начале выступлений, то есть в двухлетнем возрасте. А если успехи продолжаются и в три-четыре года, это говорит о ее крепости и выносливости. Методика анализа больших данных пришла в конный спорт из животноводства, где с ее помощью выводят производителей молока. Однако подход для анализа лошадей необходимо сильно видоизменить с учетом того, что на спортивные результаты большое влияние оказывает человек.
— 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.
Кроме того, добиться нужных результатов с помощью анализа данных в России сложнее, чем в других странах, где поголовья измеряются десятками тысяч. Ведь при большем массиве информации расчеты надежнее. Для того чтобы на практике подтвердить пользу от статистических методов, коневодам понадобится несколько лет, пока первые выведенные с их помощью лошади не покажут себя в спорте.
ИИ позволяет обрабатывать большие объемы данных, что актуально и для задач селекции, отметил гендиректор ассоциации «Росплемконзавод» Егор Мелентьев. Это необходимо для подбора пар для получения самого сильного потомства, и компьютерные методы помогают автоматизировать этот процесс. Однако коневодство консервативно, поэтому вряд ли этот переход произойдет мгновенно. Машина могла бы делать предварительный отбор, конечное решение по которому должен принимать человек.
— 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.
Как отметил в разговоре с «Известиями» тренер сборной России по конному спорту Владимир Тишкин, с помощью ИИ заводчики могли бы быстрее анализировать родословные и составлять себе первичное представление о лошади для принятия дальнейшего решения о скрещивании.
Может ли искусственный интеллект точнее человека определить будущего чемпиона?