文字|中国科学记者Meng Lingxiao在晨夏天的一个早晨在广东的Deltadelrío珍珠中，米饭测试地点偶尔会用风吹幼苗的声音在窃窃私语。几位繁殖研究人员检查了波峰沿线的农田。无人机要收集真实时间水稻的表型数据，包括植物的高度，粒度，叶子的颜色，峰形和其他因素。它似乎很简单，但其中包含有关生殖研究的最重要的基本信息。 “过去，繁殖取决于统治者和规模，”中国农业大学农业大学院长Juchen Kai说，传统育种取决于基于它的经验和愿景，并带有微笑。如今，与中国饮食相关的农作物每天三遍，例如ASRICE，小麦和玉米正在经历从实验领域到实验室的变化，从繁殖到数据基于更改。科学研究人员验证了耕地状态。视觉“数字农田”正在农业大学的实验室逐渐发展，离实验领域不远。计算机屏幕上的数千个数据超过了实时，绘制了作物基因和表型之间的连接图。高性能生物数据处理和分析平台是农业科学研究范式的重要变化。繁殖革命：从农田到计算机力量，几代育种者默默地努力培养高性能和高质量大米的多种品种。但是，鲜为人知的是，从第一个天然杂交稻植物到全国各地的促销活动，在发现中花了16年的时间。繁殖需要您准时找到答案。生殖科学家利用多年的经验选择父母，并世代相传地观察现场表现。这数据基于手动记录，从而提高主观性，效率较低且易于引起遗传多样性的丧失。以玉米为例，仍然很难科学地调查，因为它没有经历过“绿色革命”，例如水稻种植，对住宿设施的抵抗和茂密的种植园特性。在大量基因组之前，只有人力资源才能进行有效的考试，并且繁殖的进展极为有限。目前，生物信息学和AI Technocon是Rosie的发展，该繁殖遭受了由生物信息学，AI和计算机功率平台的巨大创新的深刻创新。如今，每个种子都有一个“信息簿”，其中包含数以万计的基因，背后有大量的特征信息。 ？每个种子都包含许多特征信息。在中国南方农业大学，这种变化是通过高性能实现的Biodates分析和处理平台。 Jinsui智能计算中心内置在模块化信息数据中心解决方案中，创建了一个集成的科学研究平台，该平台涵盖数据收集，处理，建模和可视化，从而实现了从“电脑”到“计算机”并返回“字段”的封闭电路。 “如果将2,000个主要材料成对杂交，则有400万个混合组合。必须连续识别和选择400万个组合。通过AI的建设模型，可以快速选择父母的组合，以高收益和高质量的潜力，武器和农业的研究人员。植物介绍了“ See and Selece”的当今“首选”的育种者。中国南方农业大学的高表现为39个研究小组提供服务，包括农业，园艺，生物技术，植物和淋巴学院的保护，涵盖了多种研究取向，例如大米，玉米，大豆和园艺作物。将计算机资源的使用增加到90％以上。或您的计算机资源，您可以同时使用许多科学研究人员。结果已实施。从计算机力量到耕地，研究和科学创新最终恢复到该领域并成为核。以该工厂国家航空工程研究中心领导的多个繁殖项目的示例，通过数据检测和高性能平台中的遗传位置，科学研究人员可以在短时间内完成精确的评估，并在短时间内检测几种压力耐受性特征，从而有效地缩短了生殖周期。新品种“ Huahang Xiang Yin针”该品种具有平衡的田地生长，良好的植物形式，Muchos耳朵，大EARS，高果率，良好的衰老颜色，在农业和农村问题部建立的中国南部水稻地区达到了双季节性水稻绩效指数。这些成就的背后是严格控制数据质量通过高性能生物设计和处理平台以及智能分析功能的完整版本。每个收集和数据处理都会按每层层验证，以确保科学研究数据的高可靠性，从而直接促进了新品种的繁殖质量和工业化的改善。 ？ Insels信息模块化数据中心解决方案承认Jinsui智能计算机中心的构建。 “我认为AI和智能繁殖的繁殖实际上可以帮助育种者设计繁殖解决方案。所谓的解决方案改制NE包括选择父母，植物后代和检测方法等关键问题。以及前所未有的转化系统，完整育种任务的转换和转换的转换。在更快的阶段中有更多数据，并加速“实验室进步”的闭环“现场收获”。胚芽，为了通过诸如角色开采之类的关键联系，对环境反应的预测等取得更大的进步。它们不再遥不可及，而是通过数据，算法，平台和一代年轻的Agronies.verseécnica和研究方法来构建的。 Chu Chengcai说：“我们团队的研究重点是有效利用资源，例如，如何在相同的种植条件下使用较少的肥料。投资以实现更大的生产？我们希望通过数据分析和智能决策来最大化进入和退出的效率。”在这种转变中，生物编码分析和处理平台的高性能将成为科学研究的中央中央系统CH链。根据平台，生殖研究将从现场转移到实验室，然后提高科学研究的效率，这意味着更有效的资源，更有效的资源，更有效的研究。该范式反映了中国农业的一般趋势，这些趋势将来是针对绿色和方向的