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今年春运 “AI医生”看护这座跨海大桥******

　　◎本报记者 矫 阳

　　杏林公铁大桥是进出厦门岛的唯一跨海铁路通道。从远处眺望，大桥犹如一条巨龙卧于海面之上，连接岛屿与大陆。进出鹭岛的铁路客货运输，都要通过这座大桥。

　　桥梁安全维护是重中之重。“即便几毫米的测量误差，都会成为影响铁路安全的巨大隐患。”中国铁路南昌局集团有限公司厦门工务段桥隧检测小组桥梁工安少帅说。

　　2023年春运，这座跨海大桥的维护用上了“AI医生”。

　　立在海上的桥墩，时刻经受着海浪冲刷。“冲刷面过深会影响桥梁安全，必须按时测量河床断面变化，对比历年数据，保障运输安全。”作业时，安少帅与工友格外小心谨慎。

　　每天上午10时，安少帅和工友们都会穿好救生衣，带齐作业设备，登上船只，驶向杏林公铁大桥。

　　高速航行的船上，迎面吹来的海风直钻衣领，湿冷彻骨。

　　到达作业地点后，安少帅即刻将一艘如模型般的小船放入水中。“这是用来测绘河床断面的‘神器’——无人测绘船。”安少帅说。

　　以往，检测小组开展测绘，都是借助水深探测仪，人工探入水中进行断面测量。“铁路桥大多架于江海之上，受环境影响，测量不确定因素太多。”安少帅说，有时风大，上船后人都站不稳，更别提操作设备了。

　　2022年，厦门工务段开始运用无人技术进行桥隧维护。

　　通过卫星定位系统，按既定测线巡航，无人测绘船分别测量3条测线河床断面，并同步采集三维坐标，通过数据算法绘制河床断面图，实现“肌理脉络”一目了然。

　　有了直观图示，便能综合分析河床断面变化，制定精准的养护维修方案。

　　鹰厦铁路蜿蜒于崇山峻岭、河山峡谷之中，且坡度陡峭，山上浮石众多。除了对河床断面进行测量外，桥隧检测小组还要翻山越岭，排查山体护坡和水下桥墩的安全隐患。

　　在山体巡检中，“AI医生”再一次“大展身手”。

　　山脚下，一阵“嗡嗡”声响起，只见安少帅熟练操纵着无人机环绕飞行，悬停在病害山头。随着不断调整的摄像角度，通过三维视角，危岩等潜在隐患一目了然。

　　以往人力爬山巡查，检测小组队员每天只能翻两座山，不仅效率低，排查也不够全面。“现在仅半天就能全方位无死角地完成两座山的查危工作。”安少帅兴奋地说。

　　山体检查完成后，安少帅与工友又带上“新型蛙人”，马不停蹄地前往篁渡桥进行水下探测，重点对铁路桥墩裂痕、孔洞、基础掏空等病害进行细致检查。“水下机器人安全性高，既可以实现全天候持续作业，又避免了传统蛙人在恶劣环境下作业的高风险。”安少帅说。

　　春运期间，铁路运输任务繁重。

　　“有了‘AI医生’帮忙，工作更快捷，和家人团聚的机会也多了。”说起无人技术，安少帅十分喜悦。(科技日报)

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）