De la mateixa manera que els assistents virtuals ens ajuden a descobrir la nostra propera cançó preferida, un nou paquet de programari ha utilitzat l'aprenentatge automàtic avançat per ajudar els agricultors i els agrònoms a precisar el que els seus cultius i sòls necessiten per augmentar el rendiment d'una manera sostenible, segons aquest article publicat per AGDaily.
Els equips científics de Bayer Crop Science i Fabricants de biomes provat i divulgat la primera aplicació d'aquesta innovadora tecnologia a bioRxiv. L’estudi i el treball científic resultant detalla l’anàlisi del microbioma del sòl per avaluar l’eficàcia del fungicida biològic Bayer Minuet. En concret, el programari d'aprenentatge automàtic va permetre a Bayer CS predir la millora del rendiment de la patata abans de l'aplicació de l'entrada. El resultat previst va ser un rendiment fins a un 40% en un dels camps provats a Idaho.
"És un enfocament únic per utilitzar la biologia del sòl i optimitzar l'ús de les aportacions dels cultius per avançar cap a solucions sostenibles i econòmicament favorables per millorar la productivitat dels cultius", va dir Varghese Thomas, líder del projecte de Bayer CS.
Aquesta tecnologia suposa un gran salt endavant per a l’agrònom que, fins ara, no tenia les dades necessàries per determinar amb precisió solucions biològiques per a les decisions estacionals sobre el sòl i els cultius. El sòl és un actiu valuós per augmentar el rendiment i la qualitat dels cultius, però, tal com està actualment, les recomanacions agronòmiques es basen en poc coneixement dels processos biològics que s’hi produeixen. Però avui, amb la disponibilitat d’un assistent virtual d’intel·ligència artificial per ajudar a predir l’efecte de diferents solucions, el joc canvia i avança cap a un sistema d’agricultura més productiu i sostenible.
L’IA és un recurs en constant evolució i, com a tal, actualment s’està “capacitant” per resoldre altres problemes relacionats amb l’agricultura, incloses preguntes sobre la vida útil del producte, la qualitat dels nutrients dels productes i els crèdits de carboni projectats basats en l’ús de diferents productes o pràctiques de gestió. Els fabricants d'entrades poden afegir la seva pròpia solució personalitzada al sistema de recomanació d'AI provant-ho sota l'estricta Gheom protocol d’assaigs de camp.