A ciência da computação pode ajudar os agricultores a explorar culturas alternativas e métodos agrícolas sustentáveis

Os humanos se reconfiguraram fisicamente metade da terra do mundo cultivar apenas oito culturas básicas:milho (milho), soja, trigo, arroz, mandioca, sorgo, batata doce e batata.Eles representam a grande maioria das calorias que as pessoas em todo o mundo consomem.À medida que a população global aumenta, há pressão para expandir ainda mais a produção.

Muitos especialistas argumentam que a expansão da agricultura industrializada moderna – que depende fortemente de fertilizantes sintéticos, pesticidas químicos e sementes de alto rendimento – não é o caminho certo para alimentar uma crescente população mundial.Na sua opinião, esta abordagem não é sustentável ecológica ou economicamente, e agricultores e cientistas sinta-se preso dentro deste sistema.

Como podem as sociedades desenvolver um sistema alimentar que satisfaça as suas necessidades e que seja também mais saudável e diversificado?Tem sido difícil expandir métodos alternativos, como a agricultura biológica, de forma tão ampla como a agricultura industrial.

Num estudo recente, consideramos este problema a partir de nossas perspectivas como um cientista da computação e um cientista agrícola.Nós e nossos colegas Bryan Runck, Adam Streed, Diana R.Wang e Patrício M.Ewing propôs uma forma de repensar como os sistemas agrícolas são projetados e implementados, utilizando uma ideia central da ciência da computação - a abstração - que resume dados e conceitos e os organiza computacionalmente, para que possamos analisá-los e agir sobre eles sem ter que examinar constantemente seus detalhes internos.

Grande produção, grandes impactos

A agricultura moderna intensificou-se em apenas algumas décadas, em meados do século XX – um piscar de olhos na história da humanidade. Melhorias tecnológicas liderou o caminho, incluindo o desenvolvimento de fertilizante sintético e métodos estatísticos que melhoraram o melhoramento de plantas.

Estes avanços permitiram que as explorações agrícolas produzissem quantidades muito maiores de alimentos, mas à custa do ambiente.A agricultura em grande escala tem ajudou a impulsionar as mudanças climáticas, lagos e baías poluídas com escoamento de nutrientes e perdas aceleradas de espécies transformando paisagens naturais em campos de monocultura.

Muitos EUAos agricultores e investigadores agrícolas gostariam de cultivar uma gama mais ampla de culturas e utilizar métodos agrícolas mais sustentáveis.Mas é difícil para eles descobrir quais novos sistemas poderiam funcionar bem, especialmente num clima em mudança.Os sistemas agrícolas de menor impacto muitas vezes exigem um conhecimento local profundo, além de uma compreensão enciclopédica de plantas, modelos meteorológicos e climáticos, geologia e muito mais.

É aí que entra a nossa nova abordagem.

Fazendas como espaços estatais

Quando os cientistas da computação pensam em problemas complexos, muitas vezes usam um conceito chamado espaço de estado.Esta abordagem representa matematicamente todas as maneiras possíveis pelas quais um sistema pode ser configurado.Mover-se pelo espaço implica fazer escolhas, e essas escolhas mudam o estado do sistema, para melhor ou para pior.

Por exemplo, considere um jogo de xadrez com um tabuleiro e dois jogadores.Cada configuração do tabuleiro em um determinado momento é um estado único do jogo.Quando um jogador faz uma jogada, o jogo muda para outro estado.

Todo o jogo pode ser descrito pelo seu “espaço de estados” – todos os estados possíveis em que o jogo poderia estar através de movimentos válidos que os jogadores fazem.Durante o jogo, cada jogador procura estados que sejam melhores para ele.

Podemos pensar num sistema agrícola como um espaço de estado num ecossistema particular.Uma fazenda e sua disposição de espécies vegetais em qualquer momento representam um estado nesse espaço de estados.O agricultor está em busca de estados melhores e tentando evitar os ruins.

Tanto os humanos quanto a natureza mudam a fazenda de um estado para outro.Num determinado dia, o agricultor pode fazer uma dúzia de coisas diferentes na terra, como cultivar, plantar, capinar, colher ou adicionar fertilizante.A natureza causa transições de estado menores, como o crescimento das plantas e a queda da chuva, e transições de estado muito mais dramáticas durante desastres naturais, como inundações ou incêndios florestais.

Encontrando sinergias

Encarar um sistema agrícola como um espaço estatal torna possível alargar as escolhas dos agricultores para além das opções limitadas que os sistemas agrícolas actuais oferecem.

Os agricultores individuais não têm tempo ou capacidade para fazer tentativas e erros durante anos nas suas terras.Mas um sistema informático pode basear-se no conhecimento agrícola de muitos ambientes e escolas de pensamento diferentes para jogar um jogo de xadrez metafórico com a natureza que ajuda os agricultores a identificar as melhores opções para as suas terras.

A agricultura convencional limita os agricultores a algumas escolhas de espécies de plantas, métodos agrícolas e insumos.A nossa estrutura permite considerar estratégias de nível superior, como o cultivo conjunto de múltiplas culturas ou a descoberta de técnicas de gestão mais adequadas a um determinado pedaço de terra.Os usuários podem pesquisar o espaço de estado para considerar que combinação de métodos, espécies e locais poderia atingir esses objetivos.

Por exemplo, se um cientista quiser testar cinco rotações de culturas – cultivando sequências planeadas de culturas nos mesmos campos – que duram quatro anos cada, cultivando sete espécies de plantas, isso representa 721 rotações potenciais.Nossa abordagem poderia usar informações de pesquisa ecológica de longo prazo para ajudar a encontrar os melhores sistemas potenciais para testar.

Uma área onde vemos grande potencial é consórcio – cultivar plantas diferentes em mistura ou juntas.Há muito se sabe que muitas combinações de plantas específicas crescem bem juntas, com cada planta ajudando as outras de alguma forma.

O exemplo mais conhecido são as “três irmãs” – milho, abóbora e feijão – desenvolvidas por Agricultores indígenas das Américas.Os talos do milho funcionam como treliças para trepar o feijão, enquanto as folhas da abóbora sombreiam o solo, mantendo-o úmido e evitando o surgimento de ervas daninhas.As bactérias nas raízes dos feijoeiros fornecem nitrogênio, um nutriente essencial, às três plantas.

As culturas ao longo da história humana tiveram os seus próprios sistemas de culturas consorciadas favorecidos com sinergias semelhantes, tais como cúrcuma e manga ou milheto, feijão-caupi e ziziphus, comumente conhecido como tâmara vermelha.E novos trabalhos em agrovoltaica mostra que combinar painéis solares e agricultura pode funcionar surpreendentemente bem:Os painéis sombreiam parcialmente as culturas que crescem abaixo deles, e os agricultores ganham um rendimento extra através da produção de energia renovável nas suas terras.

Modelagem de estratégias agrícolas alternativas

Estamos trabalhando para transformar nossa estrutura em software que as pessoas possam usar para modelar a agricultura como espaços estatais.O objetivo é permitir que os usuários considerem projetos alternativos com base em sua intuição, minimizando as dispendiosas tentativas e erros que agora são necessários para testar novas ideias na agricultura.

As abordagens atuais modelam e buscam em grande parte otimizações de sistemas agrícolas existentes, muitas vezes insustentáveis.Nossa estrutura permite a descoberta de novos sistemas agrícolas e, em seguida, a otimização desses novos sistemas.

Os usuários também poderão especificar seus objetivos para um agente baseado em inteligência artificial que pode realizar uma busca no espaço de estados da fazenda, da mesma forma que faria uma busca no espaço de estados de um tabuleiro de xadrez para escolher movimentos vencedores.

As sociedades modernas têm acesso a muito mais espécies de plantas e a muito mais informação sobre como as diferentes espécies e ambientes interagem do que há um século atrás.Na nossa opinião, os sistemas agrícolas não estão a fazer o suficiente para aproveitar todo esse conhecimento.Combiná-lo computacionalmente poderia ajudar a tornar a agricultura mais produtiva, saudável e sustentável num mundo em rápida mudança.