De la misma manera que los asistentes virtuales nos ayudan a descubrir nuestra próxima canción favorita, un nuevo paquete de software ha utilizado el aprendizaje automático avanzado para ayudar a los agricultores y agrónomos a identificar lo que necesitan sus cultivos y suelos para aumentar el rendimiento de una manera sostenible, según este artículo publicado por AGDaily.
Los equipos científicos de Bayer Crop Science y Fabricantes de biomas probado y divulgado la primera aplicación de esta tecnología innovadora en bioRxiv. El estudio y el artículo científico resultante detallan el análisis del microbioma del suelo para evaluar la eficacia del fungicida biológico Minuet de Bayer. Específicamente, el software de aprendizaje automático permitió a Bayer CS predecir la mejora del rendimiento de la papa antes de la aplicación del insumo. El resultado previsto fue un aumento de rendimiento de hasta un 40% en uno de los campos probados en Idaho.
“Es un enfoque único para utilizar la biología del suelo y optimizar el uso de los insumos agrícolas para avanzar hacia soluciones sostenibles y económicamente favorables para mejorar la productividad de los cultivos”, dijo Varghese Thomas, líder del proyecto en Bayer CS.
Esta tecnología es un gran paso adelante para los agrónomos que, hasta ahora, carecían de los datos necesarios para determinar con precisión las soluciones biológicas para sus decisiones de cultivo y suelo estacionales. El suelo es un activo valioso para aumentar el rendimiento y la calidad de los cultivos, pero tal como está actualmente, las recomendaciones agronómicas se basan en un escaso conocimiento de los procesos biológicos que ocurren en él. Pero hoy, con la disponibilidad de un asistente virtual de inteligencia artificial para ayudar a predecir el efecto de diferentes soluciones, cambia el juego y avanza hacia un sistema agrícola más productivo y sostenible.
La IA es un recurso en constante evolución y, como tal, actualmente se está "capacitando" para resolver otras inquietudes agrícolas también, incluidas preguntas sobre la vida útil de los productos, la calidad de los nutrientes del producto y los créditos de carbono proyectados basados en el uso de diferentes productos o prácticas de gestión. Los fabricantes de entradas pueden agregar su propia solución personalizada al sistema de recomendación de IA probándolo bajo el estricto Gheom protocolo de ensayos de campo.