La informática puede ayudar a los agricultores a explorar cultivos alternativos y métodos agrícolas sostenibles

Los humanos se han reconfigurado físicamente la mitad de la tierra del mundo para cultivar sólo ocho cultivos básicos:maíz, soja, trigo, arroz, yuca, sorgo, camote y papa.Representan la gran mayoría de las calorías que consumen personas de todo el mundo.A medida que aumenta la población mundial, existe presión para ampliar aún más la producción.

Muchos expertos sostienen que una mayor expansión de la agricultura industrializada moderna -que depende en gran medida de fertilizantes sintéticos, pesticidas químicos y semillas de alto rendimiento- no es la manera correcta a alimentar a una población mundial en crecimiento.En su opinión, este enfoque No es sostenible ni ecológica ni económicamente., y agricultores y científicos por igual sentirse atrapado dentro de este sistema.

¿Cómo pueden las sociedades desarrollar un sistema alimentario que satisfaga sus necesidades y que además sea más saludable y diverso?Ha resultado difícil ampliar métodos alternativos, como la agricultura orgánica, en un nivel tan amplio como la agricultura industrial.

En un estudio reciente, consideramos este problema desde nuestra perspectiva como un informático y un científico de cultivos.Nosotros y nuestros colegas Bryan Runck, Adam Streed, diane r.Wang y patricio m.ewing propuso una forma de repensar cómo se diseñan e implementan los sistemas agrícolas, utilizando una idea central de la informática, la abstracción, que resume datos y conceptos y los organiza computacionalmente, para que podamos analizarlos y actuar sobre ellos sin tener que examinar constantemente sus detalles internos.

Gran producción, grandes impactos

La agricultura moderna se intensificó en apenas unas pocas décadas a mediados del siglo XX: un abrir y cerrar de ojos en la historia de la humanidad. Mejoras tecnológicas abrió el camino, incluido el desarrollo de fertilizante sintético y métodos estadísticos que mejoraron el fitomejoramiento.

Estos avances hicieron posible que las granjas produjeran cantidades mucho mayores de alimentos, pero a expensas del medio ambiente.La agricultura a gran escala ha ayudó a impulsar el cambio climático, lagos y bahías contaminados con escorrentía de nutrientes y Pérdidas aceleradas de especies. convirtiendo paisajes naturales en campos de monocultivos.

Muchos EE.UU.A los agricultores e investigadores agrícolas les gustaría cultivar una gama más amplia de cultivos y utilizar métodos agrícolas más sostenibles.Pero les resulta difícil determinar qué nuevos sistemas podrían funcionar bien, especialmente en un clima cambiante.Los sistemas agrícolas de menor impacto a menudo requieren un profundo conocimiento local, además de una comprensión enciclopédica de las plantas, los modelos meteorológicos y climáticos, la geología y más.

Ahí es donde entra en juego nuestro nuevo enfoque.

Las granjas como espacios estatales

Cuando los informáticos piensan en problemas complejos, suelen utilizar un concepto llamado espacio de estados.Este enfoque representa matemáticamente todas las formas posibles en que se puede configurar un sistema.Moverse por el espacio implica tomar decisiones, y esas decisiones cambian el estado del sistema, para bien o para mal.

Como ejemplo, consideremos una partida de ajedrez con un tablero y dos jugadores.Cada configuración del tablero en un momento dado es un único estado del juego.Cuando un jugador hace un movimiento, el juego cambia a otro estado.

Todo el juego puede describirse por su “espacio de estados”: todos los estados posibles en los que podría encontrarse el juego a través de movimientos válidos que realizan los jugadores.Durante el juego, cada jugador busca estados que sean mejores para él.

Podemos pensar en un sistema agrícola como un espacio estatal en un ecosistema particular.Una granja y su distribución de especies de plantas en cualquier momento representan un estado en ese espacio estatal.El agricultor busca mejores estados y trata de evitar los malos.

Tanto los humanos como la naturaleza trasladan la granja de un estado a otro.En un día cualquiera, el agricultor puede hacer una docena de cosas diferentes en la tierra, como labrar, plantar, desmalezar, cosechar o agregar fertilizante.La naturaleza provoca transiciones de estado menores, como el crecimiento de las plantas y la lluvia, y transiciones de estado mucho más dramáticas durante desastres naturales como inundaciones o incendios forestales.

Encontrar sinergias

Ver un sistema agrícola como un espacio estatal permite ampliar las opciones para los agricultores más allá de las opciones limitadas que ofrecen los sistemas agrícolas actuales.

Los agricultores individuales no tienen el tiempo ni la capacidad para realizar pruebas y errores durante años en sus tierras.Pero un sistema informático puede aprovechar el conocimiento agrícola de muchos entornos y escuelas de pensamiento diferentes para jugar un juego de ajedrez metafórico con la naturaleza que ayude a los agricultores a identificar las mejores opciones para sus tierras.

La agricultura convencional limita a los agricultores a unas pocas opciones de especies de plantas, métodos agrícolas e insumos.Nuestro marco permite considerar estrategias de nivel superior, como cultivar múltiples cultivos juntos o encontrar técnicas de manejo que se adapten mejor a un terreno en particular.Los usuarios pueden buscar en el espacio estatal para considerar qué combinación de métodos, especies y lugares podrían lograr esos objetivos.

Por ejemplo, si un científico quiere probar cinco rotaciones de cultivos (planteando secuencias planificadas de cultivos en los mismos campos) que duren cuatro años cada una, cultivando siete especies de plantas, eso representa 721 rotaciones potenciales.Nuestro enfoque podría utilizar información de investigación ecológica a largo plazo para ayudar a encontrar los mejores sistemas potenciales para probar.

Un área donde vemos un gran potencial es intercalar – cultivar diferentes plantas en una mezcla o juntas.Se sabe desde hace mucho tiempo que muchas combinaciones de plantas específicas crecen bien juntas, y cada planta ayuda a las demás de alguna manera.

El ejemplo más conocido son las “tres hermanas” (maíz, calabaza y frijol) desarrolladas por Agricultores indígenas de las Américas.Los tallos de maíz actúan como enrejados para las enredaderas de frijoles, mientras que las hojas de calabaza dan sombra al suelo, manteniéndolo húmedo y evitando que broten malas hierbas.Las bacterias de las raíces de las plantas de frijol proporcionan nitrógeno, un nutriente esencial, a las tres plantas.

A lo largo de la historia de la humanidad, las culturas han tenido sus propios sistemas de cultivos asociados con sinergias similares, como cúrcuma y mango o mijo, caupí y ziziphus, comúnmente conocido como dátil rojo.Y nuevo trabajo en agrovoltaica muestra que combinar paneles solares y agricultura puede funcionar sorprendentemente bien:Los paneles dan sombra parcial a los cultivos que crecen debajo de ellos y los agricultores obtienen ingresos adicionales al producir energía renovable en sus tierras.

Modelar estrategias agrícolas alternativas

Estamos trabajando para convertir nuestro marco en un software que la gente pueda utilizar para modelar la agricultura como espacios estatales.El objetivo es permitir a los usuarios considerar diseños alternativos basados ​​en su intuición, minimizando la costosa prueba y error que ahora se requiere para probar nuevas ideas en la agricultura.

Los enfoques actuales modelan y persiguen en gran medida la optimización de sistemas agrícolas existentes, a menudo insostenibles.Nuestro marco permite el descubrimiento de nuevos sistemas de agricultura y luego la optimización dentro de esos nuevos sistemas.

Los usuarios también podrán especificar sus objetivos a un agente basado en inteligencia artificial que puede realizar una búsqueda en el espacio de estados de la granja, tal como podría buscar en el espacio de estados de un tablero de ajedrez para elegir movimientos ganadores.

Las sociedades modernas tienen acceso a muchas más especies de plantas y a mucha más información sobre cómo interactúan las diferentes especies y entornos que hace un siglo.En nuestra opinión, los sistemas agrícolas no están haciendo lo suficiente para aprovechar todo ese conocimiento.Combinarlo computacionalmente podría ayudar a que la agricultura sea más productiva, saludable y sostenible en un mundo que cambia rápidamente.