Verbundprojekt

Geldgeber: Bundesministerium für ­Forschung, Technologie und Raumfahrt, ehemals: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Laufzeit: 2021-2024

URL: https://www.fisaonline.de/projekte-finden/details/?tx_fisaresearch_projects%5Baction%5D=projectDetails&tx_fisaresearch_projects%5Bcontroller%5D=Projects&tx_fisaresearch_projects%5Bp_id%5D=15416&cHash=515f98086b8d5198b9614bc7f1b3bac8#more

Abstract: 
Hauptziele des vorliegenden Vorhabens bestehen zunächst dadrin, Methoden des maschinellen Lernens für die Mustererkennung aus höchst komplexen Genom-/Phänom- bzw. Umweltdatensätzen für die Vorhersage von leistungsbezogenen sowie umweltabhängigen genetischen Strukturen in Pflanzenzuchtpopulationen zu entwickeln bzw. anzuwenden. Auf ML-Basis extrahierte Datenattribute sollen daraufhin verwendet werden, um unterschiedliche Zuchtprozesse im Sinne einer verbesserten genetischen Kombinationsfähigkeit und Selektionserfolg zu optimieren und damit auf unterschiedlichen Ebenen den Zuchtfortschritt datenbasiert zu beschleunigen.