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Chinesische Forscher enthüllen Fengshu 2.0, ein vertikales großes Modell für die Sojenzüchtung

Professor Wang Xiaobo von der Anhui Agricultural University stellte das vertikale Large-Model „Fengshu“ 2.0 für die Sojaforschung auf dem 32. Nationalen Seminar für Sojaforschung und -produktion in Nanning, Guangxi, vor. Durch die Fusion multimodaler Daten und die Minderung der Verzerrung einzelner Modelle beschleunigt dieses Tool die Integration von Sojadaten in Züchtungsprogramme.
Kollaborative Multi-Modell-Analyse minimiert die Verzerrung einzelner Modelle
„Fengshu“ 2.0 erstellt ein strukturiertes Wissenssystem durch die Integration von Soja-Germplasma-Ressourcen, Multi-Omics-Daten (Genom, Proteom, Transkriptom), Krankheitsproben, Züchtungsversuchsprotokollen und globaler Fachliteratur. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger nutzt Version 2.0 einen kollaborativen Multi-Modell-Mechanismus, der allgemeine Large-Model-Schnittstellen nutzt, um spezifische fachliche Anfragen unabhängig zu bearbeiten.
Ein dediziertes Zusammenfassungsmodul synthetisiert diese Ausgaben, indem es Konsens, Diskrepanzen und die Vollständigkeit der Evidenz im Vergleich zu Domänenwissen und privaten Daten bewertet. Dieser Ansatz erzeugt zuverlässigere Schlussfolgerungen, erhöht die Stabilität der Soja-Wissensdienste erheblich und verhindert irreführende Ergebnisse, die durch Halluzinationen einzelner Modelle verursacht werden.
Sechs integrierte Module unterstützen umfassende Züchtungsabläufe
Die Plattform unterstützt wichtige agronomische Aufgaben, einschließlich Krankheitsdiagnose, Elternauswahl, virtuelles Kreuzdesign, phänotypische Analyse, markergestützte Züchtung und Studien zur Funktion von Kandidatengenen. Sie verfügt über sechs Kernmodule – „Soja-Enzyklopädie“, „Soja-Molekül“, „Soja-Literatur“, „Soja-Krankheit“, „Soja-Phänotyp“ und „Soja-Züchtung“ –, um die Lücke zwischen multidimensionalen Datensystemen und praktischen Züchtungsanwendungen zu schließen.
Angetrieben von über 10 Millionen Werten spezialisierter Texte, 10.000 wissenschaftlichen Publikationen und Patenten sowie einem Domänen-Wissensgraphen mit 20.000 Entitäten und 100.000 Beziehungen, integriert das Modell zudem 8.000 Genom-Resequencing-Datensätze, etwa 40.000 Germplasma-Ressourcen und 3.000 phänotypische Aufzeichnungen von Sorten. Diese umfangreiche Datenbasis schafft ein robustes Framework für die intelligente Sojazüchtung.
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