✨第二部曲：关键技术攻关 📌在种业芯片领域，数学大模型的应用对于推动技术创新和育种效率提升具有重要意义，然而这一领域也面临着诸多技术难关需要攻克。 1️⃣数学模型构建 针对种业芯片的特点，需要构建精准的数学模型来描述和预测种子的生长发育及遗传特性，这涉及到复杂的生物学、遗传学和数学等多学科的交叉融合。 例如，甘肃省科技厅下属科研机构通过核心技术攻关，共挖掘抗病抗旱种质306份，筛选鉴定抗病高产功能基因60个等。 2️⃣算法优化 为了提高计算效率和准确性，需要对算法进行不断优化，例如利用机器学习、深度学习等先进技术对模型进行训练和迭代，以更好地挖掘和利用种质资源中的遗传信息。 3️⃣核心育种材料 核心育种材料源于丰富的生物种质资源，是种业创新的基础，但我国核心育种材料的挖掘与利用率仍不足10%，且大部分掌握在高校和科研院所的课题组手中，缺少育种材料共享体系和平台。 4️⃣先进育种方法 我国种业正在向分子设计育种的3.0时代迈进，但新品种从研制、审批试验到推广至少需要5年以上的时间，且需要不断地重复试验种植，期间牵扯人员多且复杂。 5️⃣数据整合与分析 种业芯片产生的大量数据需要进行有效整合和分析，通过数据分析可以更好地指导育种实践和品种改良。
