В Краснодаре разрабатывают программное обеспечение для селекции семян, не имеющее аналогов в стране

По поручению губернатора Краснодарского края Вениамина Кондратьева в регионе оказывается всесторонняя поддержка проектам, которые обеспечивают устойчивое развитие региональной экономики.

Именно сейчас важно продемонстрировать, что активность бизнеса станет тем ответом на брошенные нам вызовы. Вся система экономических взаимоотношений в период реализации антикризисных мер серьезно перестраивается. И в этом отношении предпринимательская инициатива дорогого стоит.

Одной из перспективных областей, где Кубань может укрепить свое лидерство в России и достичь новых вершин, является селекция семян – наука о методах создания новых и улучшения существующих сортов растений.

Код ученый

Сегодня мы расскажем о проекте «Генософт», который успешно реализуется на Кубани. Речь идет о разработке программного обеспечения для селекции семян, получившей государственный грант благодаря поддержке Фонда развития инноваций Краснодарского края.

С руководителем проекта Олегом Ширяевым корреспондент «КН» встретился в краснодарском инновационном центре «Аквариум».

Уже два года, как стартовала эта бизнес-идея. Первый релиз программного продукта будет готов к концу года. Полученное при активной поддержке краевых властей государственное финансирование поможет нанять команду разработчиков и многократно ускорить производственные процессы.

Потенциальные пользователи – частные селекционные компании и научно-исследовательские институты, в первую очередь Всероссийский научно-исследовательский институт масличных культур им. В. Пустовойта и Национальный центр зерна им. П. Лукьяненко, а также Федеральный научный центр риса и Первомайская селекционно-опытная станция сахарной свеклы. Заинтересованность проявляют и структуры Государственной комиссии по испытанию и охране селекционных достижений, у которой много опытных станций, где происходит испытание новых сортов.

Плюс к этому в разработанный краснодарцами облачный сервис заложен функционал, позволяющий оцифровывать большие селекционные коллекции – такие как крупнейшая коллекция семян растений Всероссийского института генетических ресурсов растений им. Н. Вавилова.

– Не так много в мире компаний, которые занимаются подобными разработками, – рассказал Олег Ширяев. – Сейчас все они ориентированы не на российскую, а на западную школу селекции. Кроме того, штаб-квартиры крупнейших поставщиков семян на российский рынок располагаются в странах, которые из-за последних событий приобрели статус недружественных нашей стране государств.

В России пока также нет аналогичных проектов. Селекция в России – это вообще достаточно небольшой рынок.

– История нашего проекта – своего рода взгляд в будущее, – отметил Олег Ширяев. – Эту работу нужно было начинать еще позавчера. Без этого отечественная селекция семян не может конкурировать с международными компаниями, не может поставлять качественный продукт, если говорить о новых сортах и скорости их выведения. Наш проект – это инструмент, который необходим рынку. В российской селекции большая проблема в передаче знаний. Мы предлагаем ответы на многие из таких вопросов.

Компьютер осилит бумагу

Что представляет собой проект? Это автоматизированная система обработки, анализа, обобщения и планирования селекционных данных, результатов полевых опытов. Программа позволяет оперировать большим объемом информации и охватывать обширные периоды времени.

Ситуация такова, что сейчас частные и государственные компании, особенно институты, которые занимаются селекцией, большую часть своих исследований проводят на бумажных носителях. Данные обобщаются в виде распечатанных журналов наблюдений. В этом мало системы и упорядоченности. Даже если все эти папки перевести в электронный вид, то на выходе получатся разрозненные файлы. Такими данными очень сложно пользоваться, особенно если требуется оперативность.

– Селекция сорта занимает примерно 5–7 лет, – рассказал Олег Ширяев. – Берутся, условно говоря, два зернышка, они скрещиваются при задаче получить определенный результат. Например, хотим достичь два параметра – морозоустойчивость и синий цвет определенной культуры. В дальнейшем отбираются из полученного потомства только те экземпляры, которые подходят селекционерам. Чтобы желаемый признак стал устойчивым (закрепился в генотипе растений), должно пройти несколько лет. Ускорить процесс классическими селекционными методами нельзя.

Проект помогает сократить время на выведение новых сортов за счет реорганизации и обработки получаемых данных, которые позволят применять современные методы ведения селекции. Для этого надо анализировать большие массивы данных, полученные в ходе экспериментов.

Чтобы просто проанализировать данные селекционных экспериментов за три года, надо держать под рукой сотни журналов или же оперировать гигантским объемом файлов, попытаться собрать их в таблицу. Это очень долгий и кропотливый труд.

– Мы предлагаем селекционерам удобную систему, которая позволяет все полевые эксперименты запланировать, проанализировать, выгрузить информацию на посев, уборку, – рассказал Олег Ширяев. – В итоге можно оперировать полученными данными полевых наблюдений за тем, как ведет себя растение и какие параметры проявляются в период вегетации. Кроме того, мы предлагаем различный набор инструментов анализа проведенных наблюдений.

По сути, новый программный продукт – это оболочка для селекционной базы данных. Заказчик получает понятный, простой интерфейс для работы.

Среди других плюсов – легкость в передаче данных. Сегодня это большая проблема. Компании не могут быстро применять новейшие методы селекции из-за плохой доступности к консолидированному массиву данных. Облачное решение позволит легко интегрировать инновационные решения других стартапов из всех регионов страны для ускорения селекционных процессов на Кубани.

– Селекционеры до четырех месяцев тратят только на то, чтобы обработать результаты полевых наблюдений, – рассказал руководитель проекта. – Наш программный продукт можно сравнить с «1С: Предприятие». Это такой же инструмент хранения и обработки данных. Мы знаем, как работают отечественные и зарубежные компании, и видим огромную пропасть в организации процесса, который у западных партнеров отлажен с 1980-х годов.

Образно говоря, исследовательская работа в любом отечественном институте – это обычная комната с огромным количеством папок и журналов. Специалист может запросто потеряться в этих бумажных лабиринтах. Выход один – перестраивать работу. И здесь важнейшим элементом является облачный сервис планирования и анализа данных полевых исследований.