Il primo assistente virtuale AI creato per l'agricoltura sostenibile

Allo stesso modo in cui gli assistenti virtuali ci aiutano a scoprire la nostra prossima canzone preferita, un nuovo pacchetto software ha utilizzato l'apprendimento automatico avanzato per aiutare agricoltori e agronomi a individuare ciò di cui hanno bisogno le loro colture e i loro terreni per aumentare la resa in modo sostenibile, secondo Questo articolo pubblicato da AGDaily.

I team scientifici di Bayer Crop Science and Produttori di biomi testato e divulgato la prima applicazione di questa tecnologia innovativa su bioRxiv. Lo studio e il conseguente articolo scientifico descrivono in dettaglio l'analisi del microbioma del suolo per valutare l'efficacia del fungicida biologico Minuetto di Bayer. In particolare, il software di apprendimento automatico ha consentito a Bayer CS di prevedere il miglioramento della resa delle patate prima dell'applicazione dell'input. Il risultato previsto è stato un aumento della resa fino al 40% in uno dei campi testati in Idaho.

"È un approccio unico per utilizzare la biologia del suolo e ottimizzare l'uso degli input delle colture verso soluzioni sostenibili ed economicamente favorevoli per migliorare la produttività delle colture", ha affermato Varghese Thomas, leader del progetto presso Bayer CS.

Questa tecnologia è un enorme passo avanti per gli agronomi che, fino ad ora, non avevano i dati necessari per determinare con precisione le soluzioni biologiche per le loro decisioni stagionali sul suolo e sulle colture. Il suolo è un bene prezioso per aumentare la resa e la qualità delle colture, ma allo stato attuale, le raccomandazioni agronomiche si basano su una scarsa conoscenza dei processi biologici che avvengono in esso. Ma oggi, la disponibilità di un assistente virtuale AI per aiutare a prevedere l'effetto di diverse soluzioni sta cambiando le regole del gioco e si progredisce verso un sistema agricolo più produttivo e sostenibile.

L'IA è una risorsa in continua evoluzione e, come tale, è attualmente "addestrata" per risolvere anche altri problemi dell'agricoltura, comprese le domande sulla durata di conservazione dei prodotti, la qualità dei nutrienti dei prodotti e i crediti di carbonio previsti basati sull'uso di diversi prodotti o pratiche di gestione. I produttori di input possono aggiungere la propria soluzione personalizzata al sistema di raccomandazione dell'intelligenza artificiale testandolo sotto la stretta Gheom protocollo prove sul campo.