Da mesma forma que os assistentes virtuais nos ajudam a descobrir nossa próxima música favorita, um novo pacote de software usou o aprendizado de máquina avançado para ajudar os agricultores e agrônomos a identificar o que suas safras e solos precisam para aumentar a produtividade de forma sustentável, de acordo com Este artigo publicado pela AGDaily.
As equipes científicas de Ciência Bayer Crop e Fabricantes de biomas testou e divulgou a primeira aplicação desta tecnologia inovadora em bioRxiv. O estudo e o artigo científico resultante detalham a análise do microbioma do solo para avaliar a eficácia do fungicida biológico Minuet da Bayer. Especificamente, o software de aprendizado de máquina permitiu à Bayer CS prever a melhoria do rendimento da batata antes da aplicação da entrada. O resultado previsto foi um aumento de rendimento de até 40% em um dos campos testados em Idaho.
“É uma abordagem única para utilizar a biologia do solo e otimizar o uso de insumos agrícolas, avançando em direção a soluções sustentáveis e economicamente favoráveis para melhorar a produtividade das culturas”, disse Varghese Thomas, líder do projeto na Bayer CS.
Esta tecnologia é um salto gigante para o agrônomo que, até agora, não tinha os dados necessários para determinar com precisão as soluções biológicas para suas decisões sazonais de solo e cultivo. O solo é um ativo valioso para aumentar a produtividade e a qualidade da cultura, mas, como está atualmente, as recomendações agronômicas baseiam-se no pouco conhecimento dos processos biológicos que nele ocorrem. Mas hoje, com a disponibilidade de um assistente virtual de IA para ajudar a prever o efeito de diferentes soluções, é uma mudança no jogo e o progresso em direção a um sistema de agricultura mais produtivo e sustentável.
A IA é um recurso em constante evolução e, como tal, está atualmente sendo "treinado" para resolver outras questões agrícolas também, incluindo questões sobre o prazo de validade dos produtos, qualidade dos nutrientes dos produtos e créditos de carbono projetados com base no uso de diferentes produtos ou práticas de gestão. Os fabricantes de insumos podem adicionar sua própria solução personalizada ao sistema de recomendação de IA, testando-o sob os estritos gheom protocolo de ensaios de campo.