Maschinelles Lernen verbindet Gene, Klima und Standort

Digitale Daten und biologische Prozesse wachsen in der modernen Pflanzenzüchtung immer stärker zusammen. Eine aktuelle wissenschaftliche Studie, die im Kontext des Projekts BreedFides entstanden ist, verknüpft große Mengen an Genom-, Klima- und Standortdaten systematisch mit Methoden des maschinellen Lernens, um die Entwicklung neuer Sorten gezielter zu steuern. Dazu wurden mehr als 13.000 Weizenlinien und ihre Erträge mit Wetterverläufen, Bodenmerkmalen und Wachstumsphasen kombiniert. Lernende Computerprogramme erkannten dabei Muster, etwa welche genetischen Eigenschaften unter bestimmten Umweltbedingungen besonders gut funktionieren. 

Ein zentrales Fazit der Studie ist, dass Sorten in Zukunft nicht mehr allein nach ihrem durchschnittlichen Ertrag ausgewählt werden sollten. Stattdessen ermöglichen vernetzte Daten und moderne Auswertungsmethoden, gezielt vorherzusagen, welche Pflanzen unter bestimmten Klima- und Standortbedingungen besonders gut wachsen. So lassen sich Erträge auf ein Niveau steigern, das sonst erst nach zwölf Jahren Züchtungsarbeit erreicht wird.

BreedFides schafft Basis für datengetriebene Pflanzenzüchtung

Für die Bioökonomie bedeutet dieser datenbasierte Ansatz einen wichtigen Schritt hin zu einer effizienteren und nachhaltigeren Nutzung biologischer Ressourcen. Wenn Pflanzen gezielt an regionale Klimabedingungen, Bodenverhältnisse und Wetterverläufe angepasst werden, sinkt der Bedarf an Wasser, Düngemitteln und Pflanzenschutzmitteln. Gleichzeitig steigt die Stabilität der Erträge, auch unter zunehmenden Klimaschwankungen. Damit leistet die moderne, digital unterstützte Züchtung einen direkten Beitrag zur Sicherung der landwirtschaftlichen Rohstoffbasis für Ernährung, Industrie und biobasierte Materialien.

Das vom Bundesforschungsministerium geförderte Projekt BreedFides macht deutlich, dass der größte Hebel nicht allein in neuen Algorithmen liegt, sondern im Aufbau offener und verlässlicher Datenökosysteme. Erst durch die Zusammenführung von Züchtungsdaten, Wetterinformationen, Bodendaten und agronomischem Wissen lassen sich die komplexen Wechselwirkungen zwischen Pflanze und Umwelt vollständig erfassen. Für die Bioökonomie eröffnet dies neue Kooperationsmodelle zwischen Forschung, Züchtungsunternehmen und landwirtschaftlicher Praxis.

hb