Hazai kutatások és lehetőségek
Magyarországon a gépi tanulás még nem terjedt el széles körben az állattenyésztésben, de vannak már olyan kutatóhelyek – például a Debreceni Egyetem vagy az ÁTK Herceghalom –, ahol foglalkoznak genomikai alapú szelekcióval, különösen a húshasznú fajták esetében. Így a technológiai háttér és a szakmai kompetencia adott lesz ahhoz, hogy a nemzetközi módszerek hazai környezetben is alkalmazhatók legyenek.
A nemzetközi kutatások egyértelműen bizonyítják, hogy ezek az algoritmusok képesek pontosabb, gyorsabb és gazdaságosabb előrejelzéseket adni, mint a hagyományos módszerek. A hazai tenyésztők számára ez lehetőséget jelent a termelékenység növelésére, a genetikai előrehaladás gyorsítására és a piaci versenyképesség javítására. A technológia már elérhető – a következő lépés a gyakorlati alkalmazás és az adatvezérelt tenyésztési programok bevezetése.
Mi az a gépi tanulás, és miért beszél róla mindenki?
A gépi tanulás elsőre ijesztően hangozhat, mintha valami bonyolult tudományos varázslatról lenne szó, amit csak fehér köpenyes kutatók értenek. Pedig a lényege egyszerű: olyan számítógépes módszer, amely nem előre megírt szabályok szerint működik, hanem az adatokból tanul. Pont úgy, ahogy egy gazda is tapasztalatból tanulja meg, melyik bárányból lesz jó tenyészállat – csak épp a gép sokkal több adatot tud egyszerre figyelembe venni, és nem felejt.
A gépi tanulás lényege, hogy a számítógép képes összefüggéseket keresni az adatok között. Ha például egy juh születési súlya, az anyja múltbeli teljesítménye és a takarmányozás módja mind hatással vannak arra, milyen gyorsan nő, akkor a gép ezeket az összefüggéseket felismeri, és képes előre megmondani, mire számíthatunk. Ez nem varázslat, hanem statisztika – csak sokkal okosabban és gyorsabban, mint ahogy mi, emberek tudnánk.
A gépi tanulás ma már szinte minden tudományterületen megjelent. Használják az orvostudományban, hogy előre jelezzék betegségek kialakulását, a mezőgazdaságban, hogy megjósolják a terméshozamot, és az állattenyésztésben is, hogy kiválasszák a legjobb genetikai adottságú állatokat. A kutatók egyre inkább beépítik ezeket a módszereket a vizsgálataikba, mert rájöttek: a gépi tanulás nemcsak gyorsabb, hanem sokszor pontosabb is, mint a hagyományos elemzések.
A gépi tanulás segít abban, hogy a sok ezer gén közül megtalálják azt a néhányat, ami igazán számít – és ezeket figyelembe véve lehet tenyészállatokat kiválasztani.
Fontos tudni, hogy a gépi tanulás nem helyettesíti a gazda tudását, hanem kiegészíti azt. A gép nem látja az állat viselkedését, nem érzi a takarmány illatát, és nem tudja, milyen volt a tél. De az adatok alapján segít dönteni, és olyan összefüggéseket mutat meg, amiket emberi szemmel nehéz lenne észrevenni.
A jövő kutatásai egyre inkább építenek ezekre a módszerekre. A gépi tanulás nem divat, hanem egy új eszköz, amely segít abban, hogy a gazdák pontosabban, gyorsabban és hatékonyabban tudjanak dönteni. És ez végső soron segít jobb megélhetést biztosítani azoknak, akik a földeken és az állatokkal dolgoznak.
