‘Estamos creando nuevos cultivos cinco veces más rápido’

Al igual que los jefes de muchas empresas alimentarias, Jeremy Bunch está preocupado por el impacto del cambio climático en su negocio.

“El tiempo y el clima son quizás el principal riesgo para nuestra empresa”, afirma el director de la empresa harinera estadounidense Shepherd’s Grain.

Con sede en Idaho, la empresa obtiene trigo de agricultores de todo el noroeste del Pacífico de EE. UU.

A medida que los patrones climáticos se vuelven más impredecibles, Bunch dice: «Necesito tener un plan B y un plan C, en caso de que el plan A falle».

Para ayudar a fortalecer estos planes, la compañía de Bunch está utilizando ahora un sistema de software impulsado por inteligencia artificial llamado ClimateAi.

Utilizando datos actuales y pasados, como imágenes satelitales y lecturas de temperatura y precipitaciones, y combinándolos con proyecciones futuras, ClimateAi tiene como objetivo brindar a los agricultores los pronósticos meteorológicos más precisos posibles y adaptados localmente, con una antelación de una hora a seis meses.

Luego aconseja exactamente cuándo plantar y cosechar determinados cultivos y predice sus rendimientos.

Shepherd’s Grain comenzó a utilizar ClimateAi el año pasado, pero la mayoría de sus más de 40 agricultores ya están siendo guiados por la aplicación.

«Están empezando a recurrir a ClimateAi para ayudarles a planificar las decisiones de gestión de sus cultivos de trigo, el principal cultivo de la región», afirma Bunch.

“Una mirada anticipada al clima ayuda a nuestros productores a decidir qué cultivos plantar. La plataforma sabe cuándo plantar y cuándo el cultivo comenzará a florecer y producir semillas”.

Uno de los mayores problemas que enfrenta la industria de las semillas es cómo lanzar al mercado semillas resilientes al clima de manera más rápida y más barata, dice Himanshu Gupta, director ejecutivo de ClimateAi, con sede en San Francisco.

«Para cuando algunas empresas de semillas hagan esto, digamos dentro de 10 a 15 años, el clima ya habrá cambiado», dice Gupta. «Estamos corriendo contra el tiempo para lanzar nuevas variedades de semillas».

Dice que ClimateAi ayuda a estas empresas a ver cómo se han desempeñado semillas de prueba específicas en una región o localidad en particular. «Esto puede ayudar a las empresas de semillas a determinar las ubicaciones óptimas para cultivar semillas».

El año pasado, un estudio publicado en la revista científica Nature advirtió sobre las consecuencias potencialmente nefastas de que se produjeran numerosas pérdidas de cosechas al mismo tiempo en todo el mundo, como resultado del impacto del cambio climático.

«Las malas cosechas simultáneas en las principales regiones productoras de cultivos son una amenaza para la seguridad alimentaria mundial», dijo el informe, que fue dirigido por el científico climático Kai Kornhuber del Observatorio Terrestre Lamont-Doherty de la Universidad de Columbia.

Esta advertencia se produce cuando se espera que la población mundial alcance los 10 mil millones de personas para 2050, frente a los ocho mil millones actuales, según las Naciones Unidas.

Con una mayor presión sobre los cultivos, al mismo tiempo que la población mundial continúa creciendo, ¿podría la IA ser clave para desarrollar nuevas variedades que puedan hacer frente mejor a las condiciones climáticas extremas?

En la ciudad de Arusha, en Tanzania, David Guerena, científico agrícola del Centro Internacional de Agricultura Tropical, lidera un proyecto llamado Artemis.

Financiado por la Fundación Bill y Melinda Gates, este proyecto utiliza IA para ayudar a generar cultivos más resilientes. Específicamente, la IA está ayudando a acelerar el trabajo llamado fenotipado.

Se trata del estudio visual de nuevas variedades de cultivos basándose en observaciones de sus características, como cuántas flores, vainas u hojas tiene una planta.

«Tradicionalmente, se necesitan unos diez años para desarrollar una nueva variedad de cultivo», explica el señor Guereña. «Pero dado el ritmo del cambio climático, este plazo ya no es viable».

Añade que el trabajo de fenotipado tradicionalmente se ha basado en el ojo humano. «Pero los humanos simplemente no hacen esto de manera consistente, con los altos niveles de precisión necesarios, para realizar selecciones de plantas sutiles, pero importantes», dice el Sr. Guerena.

“La temperatura puede superar los 30˚C en el campo. Es simplemente agotador y la fatiga afecta la calidad de los datos”.

En cambio, los productores involucrados en el proyecto están tomando fotografías de sus cultivos a través de una aplicación en un teléfono inteligente. La IA entrenada puede analizar, registrar e informar rápidamente lo que ve.

«Las computadoras pueden contar cada flor o vaina, de cada planta, todos los días sin cansarse», dice Guereña. “Esto es realmente importante ya que la cantidad de flores en las plantas de frijol se correlaciona con la cantidad de vainas, lo que influye directamente en los rendimientos.

“Los datos pueden ser muy complicados para comprender lo que está sucediendo, pero la IA se puede utilizar para darles sentido a esos datos complicados y detectar patrones, mostrar dónde necesitamos recursos y mostrar recomendaciones.

«Nuestros fitomejoradores estiman que con los mejores datos de la visión por computadora de IA podrían acortar el ciclo de mejoramiento a solo unos pocos años».

En Carolina del Norte, Avalo es una empresa de tecnología agrícola o “agrotecnología” que también trabaja para crear cultivos resistentes al clima. Para ello, utiliza IA para ayudar a estudiar la genética de un cultivo.

«Nuestro proceso comienza con datos genómicos sobre cultivos, por ejemplo, las secuencias de varias variedades», dice Rebecca White, directora de operaciones de Avalo.

“Por ejemplo, en diferentes tomates hay algunas pequeñas diferencias en los genomas que les confieren características diferentes, por ejemplo diferentes sabores y perfiles de resistencia a los pesticidas. Nuestro programa de aprendizaje automático es capaz de tomar estas pequeñas diferencias entre varias variedades y ver qué genomas son importantes para qué rasgos”.

Utilizando su tecnología, han podido crear un brócoli que madura en un invernadero en 37 días en lugar de los 45 a 60 días estándar, dice la Sra. White.

«El brócoli producido en esa escala de tiempo puede tener ciclos de crecimiento adicionales, ahorra huella de carbono y mejora el impacto ambiental».

Avalo, que trabaja con empresas en Asia y América del Norte, también está trabajando para hacer que el arroz sea resistente a las heladas y las patatas más tolerantes a la sequía.

«Nuestras tecnologías centrales pueden identificar la base genética de rasgos complejos con una capacitación mínima y, mediante secuenciación y análisis predictivo, evaluar y modelar nuevas variedades de plantas de manera rápida y económica», dice la Sra. White.

«Estamos creando nuevas variedades para diversos cultivos que se desarrollan cinco veces más rápido y por una fracción del costo en comparación con el mejoramiento tradicional».

Sin embargo, si bien la IA puede ayudar a mitigar el impacto del clima relacionado con el clima y mejorar la resiliencia de los cultivos, existen una serie de desafíos cuando se trata de utilizar la IA en la agricultura, dice Kate E Jones, profesora de ecología y biodiversidad en el University College de Londres.

«La eficacia de la IA para garantizar la seguridad alimentaria también depende de abordar desafíos como la calidad de los datos, la accesibilidad de la tecnología… al tiempo que se reconoce que la IA es una herramienta entre muchas en una estrategia integral para una agricultura sostenible y resiliente».