Проект решает вопросы создания технологической платформы в рамках нового уклада сельскохозяйственного производства – «животноводство без присутствия человека». При выполнении проекта будет создана технология обеспечивающая более чем 100 кратное снижение затрат времени на проведении оценки упитанности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности. Предполагаемый проект направлен на разработку новых подходов к прижизненной оценке крупного рогатого скота путем 3D-визуализации хозяйственно-биологических и генетических особенностей животных, а также новой технологии на основе машинного обучения, компьютерного зрения и полногеномного SNP-генотипирования. В рамках проекта будут решены следующие научные задачи: получить полногеномные SNP-генотипы для крупного рогатого скота, оцененных прижизненно с помощью классических методов оценки экстерьера и методов 3D-визуализации; провести полногеномные ассоциативные исследования с выявлением связей между генотипами и параметрами экстерьера, оцененными с использованием классических методов и 3D-визуализации, а также параметрами продуктивности и качеством получаемой продукции; выполнить идентификацию геномных регионов, ассоциированных с изучаемыми фенотипическими показателями; выполнить функциональную аннотацию генов, участвующих в формировании хозяйственно-полезных признаков, оцениваемых классическими методами, методами 3D-визуализации, с учетом молочной продуктивности животных; дать предложения по повышению точности прижизненной оценки хозяйственно-биологических особенностей животных на основе использования геномных методов; создать трехмерную математическую модель формы движущихся животных на основе мультисенсорных данных (камер глубины RGB-D); построить системы для автоматического измерения морфологических характеристик движущихся животных по математической модели с точностью, превосходящей существующие системы измерений; выявить ассоциации аллельных сочетаний, детерминирующих экспрессию признаков продуктивности; обобщить 3D модели животных с данными полногеномного SNP- генотипирования и качеством полученной от них продукции; создать математические модели «идеальных» высокопродуктивных животных; создать технологию прогнозирования продуктивности животных на основе технологии машинного обучения, и в частности глубоких нейронных сетей; разработать технологию и систему автоматической бесконтактной оценки упитанности крупного рогатого скота. Разрабатываемая технология не имеет аналогов, так как не существует готовых систем оценки и прогнозирования продуктивности крупного рогатого скота путем 3D-визуализации хозяйственно-биологических и генетических особенностей животных. Анализ патентной базы США и ряда стран Европейского Союза демонстрирует абсолютный приоритет данной разработки. Реализация задач проекта будет выполнена посредством прорывных научных исследований и разработок мирового уровня в области информационных и генетических технологий. Результаты проекта позволят получить фундаментальные знания о взаимосвязях хозяйственно-биологических и генетических особенностей животных и внесут вклад в создание современных конкурентоспособных технологий в животноводстве.