UA

Урожай будущего: три способа анализа big data в агробизнесе

Урожай будущего: три способа анализа big data в агробизнесе

руководитель научно-исследовательского подразделения Corteva Agrisciencе, сельскохозяйственного подразделения DowDuPont
30.03.2018, 12:00

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

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.
Статьи, публикуемые в разделе "Мнения", отражают точку зрения автора и могут не совпадать с позицией редакции LIGA.net
Вакансии
Больше вакансий
Project Manager (впровадження CRM)
Киев Група компаній ЛІГА
Редактор стрічки новин
Киев Медіа холдинг Ligamedia
Head of PR
Киев Група компаній "ЛІГА"
Разместить вакансию

Комментарии

Последние новости