Pesquisadores da Universidade Agrícola de Anhui, localizada em Hefei, introduziram uma versão avançada do modelo de inteligência artificial (IA) denominado 'Fengshu' 2.0. A apresentação ocorreu durante um simpósio nacional focado na ciência da soja, com a expectativa de que essa nova ferramenta facilite o processo de melhoramento genético por meio da análise de dados.
O 'Fengshu' 2.0 é uma plataforma que integra uma vasta gama de informações, incluindo germoplasma de soja, sequências genômicas, proteínas, transcritos, dados de expressão gênica e registros de ensaios de melhoramento. Além disso, incorpora literatura científica nacional e internacional, criando um sistema de conhecimento estruturado, essencial para pesquisas nessa área.
A versão original do modelo foi desenvolvida em fevereiro pela Universidade Agrícola e pelo Instituto de Ciências Agronômicas da Academia Chinesa de Ciências Agrícolas. O 'Fengshu' 2.0, após uma atualização significativa, agora conta com um mecanismo de análise colaborativa que utiliza múltiplos modelos de uso geral, cada um capaz de fornecer respostas independentes para questões específicas do campo.
Um dos avanços do novo modelo é um módulo de sumarização que sintetiza as respostas, combinando conhecimento especializado, dados proprietários e regras de comparação. Esse recurso avalia o consenso e as discrepâncias entre os modelos, resultando em conclusões mais precisas e confiáveis, o que aumenta a estabilidade dos serviços de conhecimento na pesquisa sobre soja.
Atualmente, o 'Fengshu' 2.0 pode ajudar em várias áreas, como diagnóstico de doenças, seleção de linhagens parentais para melhoramento genético, planejamento de cruzamentos virtuais e análise de dados fenotípicos. O modelo também é capaz de facilitar o melhoramento genético assistido por marcadores moleculares e a análise funcional de genes candidatos, focando em características agronômicas essenciais da soja.
Wang Xiaobo, professor da universidade, destacou que a nova ferramenta apresenta melhorias em relação ao melhoramento genético tradicional, aumentando a eficiência do processamento de dados e reduzindo tarefas repetitivas. Além disso, ele mencionou que o modelo será integrado com variáveis climáticas, características do solo e padrões de cultivo das principais regiões produtoras de soja na China, visando apoiar o desenvolvimento de sementes de elite e a pesquisa científica.
