Расширение аналитических возможностей с

Помощью краудсорсинга

Джозеф Байрум и Алфеус Бингхэм

Как компания, работающая вдали от крупных центров, может наладить сотрудничество с самыми лучшими специа- листами по обработке и анализу данных, каких только мож- но купить за деньги? Если у вас нет возможности принять в штат вашей команды на полную ставку высококлассных ана- литиков, как вы привлекаете к сотрудничеству контрактни- ков, обладающих нужными знаниями и творческим потен- циалом? Именно с этими проблемами столкнулась в 2008 г. компания Syngenta AG.

Агрохимическая и семеноводческая компания Syngenta, базирующаяся в Базеле, Швейцария, была образована в 2000 г. в результате слияния агропромышленных комплек- сов Novartis и AstraZeneca. Свыше 5000 из более чем 28 000 ее сотрудников – это специалисты высшей квалификации в области биологии, генетики и органической химии. Мно- гие из них имеют докторские научные степени. Свою мис- сию Syngenta видит в разработке инновационных технологий в растениеводстве. Таким образом компания стремится со-

здать оптимальные условия для выращивания стратегически важных продуктов питания, таких как соевые бобы, кукуру- за и пшеница, чтобы как можно более эффективно обеспе- чивать продовольствием растущее население мира. Решить эту проблему исключительно традиционными методами ве- дения сельского хозяйства невозможно. А это означает, что нужно стимулировать развитие генетики.

На протяжении столетий селекция растений была трудо- емким процессом, в ее основе лежал метод проб и ошибок. Фермеры пробовали различные посевные материалы и ме- тоды выращивания и разведения, стремясь вывести самые урожайные растения с оптимальными свойствами. Решаю- щую роль играла удача, так как в вопросах выбора вариантов перекрестного опыления селекционеры в большой мере до- веряли своей интуиции и гипотетическим предположениям. Например, для выведения удачного сорта кукурузы селекци- онер мог вручную опылять сотни или даже тысячи растений и смотреть, что из этого получается.

Syngenta принимала участие в крупномасштабных экспе- риментальных исследованиях и в НИОКР, ежегодно прово- дя полевые испытания сотен тысяч растений более чем на 150 участках во всем мире. Но поскольку результаты опы- тов часто зависят от случайных или специфических факто- ров, иногда бывает трудно сделать содержательные выводы. Как определить, выросло одно растение выше других в си- лу генетических особенностей или потому, что оно получа-

ло больше воды и солнечных лучей? При использовании тра- диционных методов исследования единственный путь к до- стижению надежного результата подразумевает проведение множества дополнительных испытаний, то есть значитель- ные временны`е и финансовые затраты. Продвижение нового сорта сельскохозяйственного растения от стадии тестирова- ния до готового коммерческого продукта занимает в среднем семь лет. И если вы ежегодно тратите на НИОКР в области семеноводства и защиты растений сотни миллионов долла- ров (а расходы Syngenta на НИОКР в 2015 г. составили око- ло 1,4 млрд долл.), то даже небольшая экономия приносит существенную выгоду.

Наша идея33 заключалась в использовании аналитической обработки данных для изучения множества сортов растений и семян в выявлении наиболее перспективных сортов уже на ранних этапах. Соответственно, такой подход предполагает оптимальное использование ресурсов (с учетом всех затрат – от инвестиций до оплаты работ персонала, земельных участ- ков и времени). Что, если мы сможем на каждой стадии де- лать более точный и правильный выбор?

Процесс селекции начинается с отбора перспективных исходных растений. Потом выполняется их скрещивание, оценка потомства и, наконец, вывод на рынок того сорта,

33 Несмотря на то что один из авторов, Алфеус Бингхэм, не работает в Syngenta, в начале реализации проекта он выполнял в компании функции консультанта, поэтому авторы приняли решение вести рассказ об этой работе Syngenta от пер- вого лица множественного числа.

который обнаруживает доказанное превосходство по срав- нению с другими. Традиционно основной механизм селек- ции растений – это постоянное тестирование и многократ- ные повторные испытания. Но можно ли исключить эти эта- пы для тех сортов, которые уже «продемонстрировали» свои недостатки, и отобрать вероятных победителей на более ран- ней стадии? Мы стремились заменить многократно повторя- ющиеся дорогостоящие и длительные тестирования приня- тием решений относительно собранного банка образцов рас- тений на основе уже имеющихся достоверных данных и на- учных исследований.

Центр исследований и развития компании Syngenta рас- положен в Слейтере, штат Айова, неподалеку от Де-Мой- на, на значительном удалении от большинства специалистов, чьи аналитические навыки были необходимы в работе. В плане привлечения квалифицированных аналитиков у нас было немного шансов успешно конкурировать с крупнейши- ми работодателями. И тогда мы решили, что нам лучше все- го будет, кроме использования собственных ресурсов, нала- дить сотрудничество с консультантами и научными работни- ками в областях, не связанных с биологией и сельским хо- зяйством.