HEB-KI: Ein KI-basierter, ressourceneffizienter Ansatz unter Verwendung multipler Genom- und Phänom-Datensätze zur Einbringung neuartiger Allele in die Gerstenzüchtung - Teilprojekt A/Teilprojekt B
Veröffentlichung der Ergebnisse des Verbundforschungsvorhaben des BMEL Programm: Förderung der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft, der Lebensmittelkette, der gesundheitlichen Ernährung und den ländlichen Räumen im Rahmen von Forschungsvorhaben
Date
Editor
Advisor
Volume
Issue
Journal
Series Titel
Book Title
Publisher
Supplementary Material
Other Versions
Link to publishers' Version
Abstract
Das HEB-KI Projekt hat die ressourceneffiziente Erweiterung der HEB-25 Gerstenpopulation zur HEX-35 mittels KI-Methoden zum Ziel. Hierfür werden aus einer Wildgerstenpopulation gezielt, geeignete Akzessionen für die Kreuzungen selektiert. Damit verfolgt das HEB-KI Projekt eine zentrale Forderung der Pflanzenzüchtung: die Diversität in Züchtungen zu erhöhen. Um diese Populationen anschließend mit, notwendigerweise kleineren Kapazitäten, in Feldversuchen oder kontrollierten Versuchsplattformen in ihren Eigenschaften zu untersuchen, werden wir KI-Modelle zur optimierten Vorhersage von Leistungsparametern weiterentwickeln. Dafür wird der XSeedScore-Algorithmus weiterentwickelt und an die Kulturpflanze Gerste angepasst. Darüber hinaus werden im Projekt Ensemble-Methoden eingesetzt, um KI-basiert eine Zuordnung von chromosomalen Segmenten zu pflanzlichen Merkmalen zu ermöglich.