SOOS меняет пол у предварительно вылупившихся цыплят

Представьте себе завод, который выбрасывает половину своей продукции. "Ни за что!" Вы бы возразили… ну, так работает индустрия несушек. Ежегодно коммерческие инкубаторы по всему миру производят 15 млрд цыплят, 7,5 млрд самок, способных откладывать яйца, и 7,5 млрд самцов, которые не используются в коммерческих целях и уничтожаются после вылупления. Наряду со страданиями животных также тратятся впустую энергия, вода, инкубационные помещения и производственные мощности, что препятствует устойчивости.

К январю 2022 года выбраковка цыплят-самцов в индустрии несушек будет запрещена в Германии и Франции. Эти двое просто вестники новой эры. Хотя эта моральная позиция достойна восхищения, экономическое бремя, которое ляжет на плечи производителей (извините за каламбур), может стать источником новых аморальных действий, таких как повышение цен на многие основные продукты, содержащие яйца, и, как следствие, отсутствие продовольственной безопасности в Европе, а затем и во всем мире.

Регуляторы приходят с правилами, но часто им не хватает технологических возможностей, чтобы предлагать устойчивые решения.

В этой пустоте работает израильский агротехнологический стартап SOOS Technology, который предлагает преобразующее решение: позволить мужчине быть женщиной.

Компания SOOS разработала инкубационную систему, которая влияет на процесс определения пола у эмбрионов домашней птицы и превращает генетических самцов в функционально-фенотипических цыплят женского пола.

Для выполнения этой амбициозной задачи по преодолению разрыва между природой и социальными проблемами сила машинного обучения используется вместе с новаторским биологическим подходом.

Возьмите 1: Биология

У приматов секс — очень твердое понятие, и идея естественной смены пола звучит почти как научная фантастика. Но у рептилий, рыб и земноводных одна только температура может подтолкнуть к изменению пола. Кроме того, акустика и звуковые вибрации могут влиять на дифференцировку клеток, их рост, жизнеспособность и функциональность. Звуковые волны использовались для стимулирования развития нейральных стволовых клеток из ядер улитки.

У кур детерминация пола происходит только после 6-го дня эмбрионального развития, когда гонады начинают дифференцироваться в яичники или семенники в соответствии с хромосомным планом гамет. До тех пор гонады являются «бипотенциальными», что означает, что они могут дифференцироваться либо в яички, либо в яичники независимо от статуса генома.

«Лечение по Сусу» использует окно «бипотенциальности» гонад и путем введения энергии звуковых колебаний в обычный профиль инкубации (который традиционно касается влажности, температуры и уровня CO2) вызывает активацию экспрессии женских генов по сравнению с экспрессией мужских генов. . В результате геномные цыплята-самцы имеют женский фенотип (яичники) и функцию (откладывание яиц).

Взять 2: В поисках святого Грааля

Хотя к настоящему времени хорошо известно, что звуковые вибрации могут превращать самцов в функциональных самок, это все еще не решает полностью всеобъемлющую проблему выбраковки самцов. Только найдя оптимальный профиль вывода, обеспечивающий максимальное количество цыплят женского пола, мы можем считать, что дело закрыто. Но как найти этот необходимый профиль? Нельде в стоге сена? С этой целью Soos Technology разработала умный лоток. Каждый лоток в инкубатории оснащен датчиками движения, которые измеряют энергию звуковых колебаний, ощущаемых яйцами. Это превращается в большие данные временных рядов, которые теперь необходимо проанализировать, чтобы найти Святой Грааль. Кажется естественным использовать машинное обучение для этой задачи. Но… есть нюанс.

Возможность 3: Машинное обучение?!

Алгоритмы машинного обучения используются повсеместно и во многих областях обеспечивают современные решения фундаментальных проблем, таких как распознавание объектов и речи, кибербезопасность, автономное вождение и т. д. Общим для всех этих проблем является множество помеченных обучающих программ. данные. SOOS сталкивается с совершенно другой реальностью. Каждый обучающий пример включает в себя трудоемкий и дорогостоящий 21-дневный процесс штриховки. Поскольку область поиска всех соответствующих акустических профилей очень велика (на какой частоте воспроизводиться, с какой громкостью, в какие дни и как долго), для применения стандартного конвейера машинного обучения требуются тысячи инкубаториев. Непомерный спрос на ультраконсервативную индустрию несушек.

Вариант 4: Машинное обучение с помощью человека

Решение SOOS для поиска благоприятного профиля вывода состоит из двух этапов: «малые данные» и «большие данные». На этапе малых данных выполняется обучение градиентному восхождению под руководством человека. Собственная платформа для сбора и визуализации данных позволяет исследовательской группе SOOS определять «горячие точки» в инкубаторе, где вылупилось статистически значимое большинство цыплят-самок (см. представление Soository выше).

Акустический профиль в этих горячих точках сравнивается с акустическим профилем в холодных точках (например, путем группирования временных рядов, наблюдаемых датчиками интеллектуальных лотков). «Разница» между временными рядами в горячих и холодных точках обратно преобразуется в обновление акустического профиля для следующего эксперимента. Эта методология градиентного восхождения с «биологической обратной связью» применяется в настоящее время в различных местах по всему миру с многообещающими результатами, позволяющими воспроизвести 60-70% женского большинства.

Возможность 5: Будущее

На вопрос о своем видении генеральный директор Soos и соучредитель Яэль Альтер говорит:

«Наше решение имеет очевидную пользу для животных: наша конечная цель — чтобы каждый инкубатор в мире внедрил нашу технологию для решения проблемы выбраковки цыплят мужского пола. С ростом населения и ростом проблем с пищевой безопасностью наше решение сможет увеличить предложение яиц, тем самым обеспечив ценный источник белка, особенно в развивающихся странах».

Яэль видит партнерство с крупными игроками в индустрии несушек, что приведет к созданию тысяч интеллектуальных инкубаторов по всему миру, использующих «умные лотки» Soos, которые передают данные онлайн в большой центр обработки данных, хранящийся в облаке. Современная технология машинного обучения (архитектура нейронных сетей) анализирует накопленные данные, чтобы найти оптимальную акустическую обработку. Эта мечта станет реальностью через несколько коротких лет, наряду с автономными транспортными средствами и заменителями пластика.

Авторы: Шломит Федида-Метула (доктор философии), Дэн Виленчик (доктор философии)