30.03.2018, 12:00

Урожай будущего: три способа анализа big data в агробизнесе

Урожай будущего: три способа анализа big data в агробизнесе
Нил Гуттерсон
руководитель научно-исследовательского подразделения Corteva Agrisciencе, сельскохозяйственного подразделения DowDuPont

Прогноз Нила Гуттерсона, руководителя научно-исследовательского подразделения Corteva Agrisciencе, сельскохозяйственного подразделения DowDuPont

Реклама

Семя - это обещание. Обещание фермеру, который сеет его, получить щедрый урожай. Но в более широком понимании - это обещание миллиардам людей во всем мире, что у них будет здоровое и безопасное будущее благодаря доступным, недорогим и питательным продуктам. За семенами стоят десятилетия исследований и напряженного труда, попыток сделать их лучше - более устойчивыми, питательными и урожайными - путем кропотливой селекционной работы.

И все чаще за этими семенами стоит что-то еще, жизненно важное для их успеха: данные, множество данных. Данные в объемах, которые почти невозможно осознать, - и, тем не менее, мы используем эти данные - каждый день изучаем и применяем по-новому, с необычайною результативностью. Цифровые технологии в сельском хозяйстве позволяют лучше удовлетворять многие потребности клиентов. Преобразованием этих данных в полезную информацию занимаются аналитики, поэтому расскажу о трех основных способах, с помощью которых анализ данных влияет на производительность и устойчивость фермерских хозяйств.

Читайте также - Небесные помощники. Пять задач, которые под силу только дронам

Сначала обратимся к селекции растений. Семенная компания Pioneer внедряла гибридные системы почти столетие назад. С начала 1920-х годов и до настоящего времени компания использовала полевые наблюдения и данные о растениях, добиваясь постоянного улучшения качества зародышевой плазмы. То, что вы видите, - своеобразная галактика генплазмы для кукурузы. Сегодняшнее понимание разнообразия гаплотипов (совокупность недоминантных генов в одной хромосоме, обычно наследуемых вместе) этой генетической библиотеки, с тысячами наследственно однородных линий кукурузы, с полной картой секвенирования (последовательности) -  все это селекционеры лишь десятилетие назад восприняли бы как чудо.

Первая последовательность генома кукурузы была опубликована только в 2010 году в результате многолетнего многомиллионного глобального проекта. Сегодня селекционеры способны определять последовательности для более десятка геномов кукурузы каждый день. Из года в год наука продвигается в понимании как геномной архитектуры, так и геномной функции всех культур, семена которых поставляются на рынок, а также вредителей, с которыми сталкиваются эти культуры. Этот масштаб и производительность критически важны для будущего повышения урожайности.

Читайте также - IoT вездесущий. Как Интернет вещей проникает в закрома аграриев

Благодаря инновационным методам анализа и машинного обучения, исследователи применяют геномные данные для моделирования всего генома, что является мощным инструментом в разработке оптимальных продуктов для производителей. По сути, компании используют недорогие компьютерные программы для прогнозирования производительности новых видов без необходимости проводить дорогостоящее тестирование этих культур в поле. Путем смещения баланса в сторону секвенирования (определения аминокислотной или нуклеотидной последовательности) и компьютерного прогнозирования производительности в гибридных популяциях мы можем значительно повысить генетически обусловленную продуктивность без увеличения затрат.

Теперь перейдем к рассмотрению того, как геномные данные будут способствовать повышению производительности сельского хозяйства за счет редактирования генома. Начнем с CRISPR-Cas - технологии по разработке широкого спектра сельскохозяйственных культур. В CRISPR-Cas для создания целевых селекционных программ, генерирующих улучшенную зародышевую плазму без включения ДНК другого вида инвестированы миллионы. Технология позволяет работать только с генами кукурузы для кукурузы, только с пшеничными генами для пшеницы. Также проводится целевая селекция через CRISPR-Cas для других основных культур, таких как соя, пшеница и рис.

В целом мы будем использовать геномные данные и применять CRISPR-Cas для создания гибридов с большей экологической устойчивостью, продуктивностью и стабильностью. И все большее количество секвенированных культур и разновидностей этих культур облегчают данную задачу. Эффективное редактирование генома было бы невозможным без доступа к огромному количеству геномных данных и нашей способности анализировать и применять полученные результаты.

Читайте также - Агробизнес на дисплее. Цифровая революция меняет подходы в АПК

Наконец, в самом фермерском хозяйстве анализ данных позволяет улучшить методы управления, основываясь на более точных прогнозах производительности для моделей роста сельскохозяйственных культур, содержащих данные об окружающей среде в реальном времени. Наша цель - предоставить производителям новые, более эффективные инструменты принятия решений, которые позволят им повысить урожай выносливых и питательных культур с меньшими затратами - меньше удобрений, воды и пестицидов. Проще говоря, мы пытаемся добиться производства здоровых продуктов питания.

Не так давно, исходя из сотен полевых отчетов, программа по управлению азотом Encirca позволила аграриям повысить урожайность в среднем на 3% при одновременном сокращении использования азотных удобрений в среднем на 5%. Совокупное сокращение выбросов азота в окружающую среду будет способствовать улучшению качества воды и воздуха.

Оценивая перспективы отрасли на следующие 15-20 лет, мы видим, что сельское хозяйство полностью переходит на цифровые технологии во всем мире. Фермеры будут использовать мобильные решения; у них будут персонализированные и настраиваемые методы управления, а также индивидуальная информационная поддержка - все это благодаря аналитике и методами глубокого обучения.

Читайте также - Гости из будущего. Как инновации помогают аграриям в работе

И "цифровая революция" также меняет нашу компанию. Мы разрабатываем облачную цифровую информационную систему, которая не только преобразует и гармонизирует наши бизнес-операции, - она ​​также будет питать и гармонизовать системы наших исследовательских и полевых команд, а также средства наших клиентов и партнеров.

Если истинный потенциал цифрового сельского хозяйства будет реализован в полной мере, можно вполне реально представить себе мир с устойчивым производством продуктов питания в достаточном количестве - мир, в котором ресурсы используются разумно, а урожайность в значительной степени становится не зависимой от влияния особенностей погоды, почвы и других факторов.

Как я уже сказал в самом начале, история сельского хозяйства начинается с обещания крошечного семени. Сегодня у этого крошечного семени еще больше возможностей, чем когда-либо прежде, благодаря силе геномики, управляемой данными, и цифрового сельского хозяйства, которые помогают нам превратить это обещание в прекрасное - и щедрое на урожай - будущее для всех. 

Нил Гуттерсон, руководитель научно-исследовательского подразделения Corteva Agrisciencе, сельскохозяйственного подразделения DowDuPont

Если Вы заметили орфографическую ошибку, выделите её мышью и нажмите Ctrl+Enter.