Trium Natura — студенческий стартап, который разрабатывает программно-аппаратный комплекс для получения цифровых двойников растений. Его основатель, Степан Валевич, студент третьего курса Тимирязевской академии, считает, что цифровизация открывает большие перспективы как для агрономов, так и для учёных-селекционеров. Первые получат растения с заданными характеристиками, а вторые смогут отбирать образцы с лучшими показателями при создании новых сортов различных культур. При этом процесс создания «идеального» растения ускорится во много раз и станет более точным.
Робот вместо лаборанта
— Как родилась идея проекта?
— Учась ещё на первом курсе Тимирязевки, я заинтересовался вопросами цифровизации, изучал разные методики. Идея цифровых двойников показалась наиболее перспективной. Так родился проект, который постепенно «оброс» другими участниками, моими единомышленниками, командой. В сентябре прошлого года мы получили грант 1 миллион рублей как студенческий стартап. Эта сумма сыграла решающую роль в развитии проекта, мы смогли приобрести оборудование, запустить лабораторию. Недавно появился частный инвестор, который готов вложить в проект 10−15 миллионов рублей.
— Как происходит создание цифрового двойника растения?
— С помощью специального сканера происходит сканирование побега за три минуты, после чего создаётся его трёхмерная модель, по которой можно проводить оценку свойств растения. Такой метод позволяет ускорить исследование образцов саженцев для их дальнейшего клонирования методом in vitro и выбрать самые жизнеспособные.
Фактически программно-аппаратный комплекс состоит из сканера и программной части, софта, который управляет процессом сканирования и создания виртуальной модели. При этом создан не просто прототип, а уже работающая система. В лаборатории уже получили 160 цифровых моделей растений.
— Ваша разработка больше рассчитана на учёных. Какую практическую пользу она может принести, например, агрономам?
— В последнее время, когда говорят о цифровизации аграрной отрасли, то часто имеют в виду нейросети, искусственный интеллект. Появилось много умных приложений, в том числе для определения вредителей или болезней по фото. Эту проблему оказалось относительно легко решить. Куда сложнее определить жизнеспособность растения, выращенного в пробирке. Технология микроклонального размножения — одна из передовых и только недавно начала внедряться в России. Однако качество саженцев пока определяют по старинке: вручную либо по фотографиям. Как раз наша разработка помогает оптимизировать выращивание растений для производства посадочного материала. То есть повышает эффективность использования технологии in vitro.
Но есть ещё одно прикладное применение нашей разработки — автоматизация большей части работы, которую сейчас выполняет лаборант-биотехнолог вручную. То есть мы можем доверить цифровым технологиям выполнять множество операций в лаборатории без вмешательства человека, что исключит ошибки и недочёты.
Разработка снизит потери фермеров
— От фермеров, которые занимаются выращивание цветочных и ягодных культур, нередко приходится слышать жалобы о заражённом посадочном материале, который закупается за рубежом. Может ли ваша разработка вовремя распознать такие саженцы, чтобы подстраховать от покупки некачественных саженцев?
— Конечно. Мы можем взять несколько образцов из партии саженцев и по их цифровым копиям определить жизнеспособность, в том числе и качество. Причем фермер получит, скажем так, визуальную гарантию качества посадочного материала до его высадки.
— Можно ли применять программно-аппаратный комплекс для моделирования различных условий выращивания для создания засухоустойчивых сортов?
— Например, при оздоровлении посадочного материала мы можем повышать температуру для замедления размножения вирусов и таким образом моделировать условия для развития растений. Существует ещё одно интересное для меня направление — это как себя ведёт растение на разных питательных средах.
— Вы планируете совершенствовать технологию по созданию цифровой копии растений?
— Конечно, в первую очередь нужно добиться более высокой точности при построении цифрового двойника. Кроме того, мы планируем подключить технологию искусственного интеллекта, это позволит минимизировать ошибки. Процесс сканирования пока выполняет человек. При этом определенные параметры самого сканера тоже требуют тонкой настройки, включая и линзы, и расположение камеры.
Также хочется улучшить функционал самого программного комплекса. Сейчас цифровая модель рассчитывается исходя из формы побега, а хотелось при формировании двойника учитывать и данные мультиспектрального анализа. Кроме прочего, он позволит оценивать уровень содержания хлорофилла. Также с помощью ПО планируем рассчитывать коэффициент размножения, который показывает, сколько побегов можно получить из одного образца растения.
— Можно ли будет коммерциализировать вашу разработку в России?
— Я думаю, что в нашей стране это будет очень трудно сделать. Кроме того, комплекс нуждается в доработке. Команда сейчас работает над тем, чтобы полностью автоматизировать процесс сканирования и создания цифровой модели. Иными словами, система самостоятельно будет производить необходимые измерения, манипуляции без участия человека.
— Проявляют ли интерес к вашей разработке селекционеры, научно-исследовательские институты?
— Пока нет. Помогают и поддерживают коллеги из Тимирязевской академии. Из других вузов запросы пока не приходили. Хотя ускорение процесса разработки сортов сейчас крайне актуальная тема. За рубежом есть множество компаний, которые чисто на фенотипирование ориентированы, на производство такого оборудования. И для многих зарубежных университетов или просто исследовательских институтов, для них даже странно не иметь какой-то системы для фенотипирования. А вот отечественная селекция только делает первые шаги в этом направлении.
— Вы планируете создать виртуальный ботанический атлас. С какой целью?
— К сожалению, специалисты чаще всего изучают растения по фотографиям из учебных пособий. Было бы намного интереснее исследовать их в трехмерном варианте, то есть 3D-модели, особенно для образовательных целей. Тем более в нашей стране сейчас очень большой недостаток квалифицированных специалистов в сельском хозяйстве. Недавно прочитал результаты опроса, почему люди не хотят работать в аграрной отрасли. Оказывается, одна из причин — в отрасли редко применяются передовые технологии. Как раз виртуальный атлас растений поможет доказать обратное. И кто знает, может быть, увидев 3D-модели растений, кто-то из молодёжи захочет пойти в агрономы. А цифровые технологии станут своего рода стимулом.
