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Big data: los investigadores del IPK duplican la precisión en la predicción de los rendimientos de trigo

Big data: los investigadores del IPK duplican la precisión en la predicción de los rendimientos de trigo
Al aumentar el tamaño de la población, un equipo internacional de científicos dirigido por IPK Leibniz-Institute pudo duplicar la precisión de la predicción para el rendimiento del trigo. Crédito: IPK / Christoph Martin

El enorme potencial del Big Data ya se ha demostrado en áreas como los servicios financieros y las telecomunicaciones. 


por el Instituto Leibniz de Genética Vegetal e Investigación de Plantas de Cultivos


Un equipo internacional de investigadores dirigido por el Instituto IPK Leibniz ahora ha aprovechado el potencial de los macrodatos por primera vez a gran escala para la investigación de plantas. Con este fin, se utilizaron datos de tres proyectos para aumentar la precisión predictiva del rendimiento en variedades híbridas de trigo.

«Pudimos aprovechar el mayor conjunto de datos publicado hasta la fecha, que contiene información de casi una década de investigación y desarrollo del trigo», dice el Prof. Dr. Jochen Reif, Jefe del Departamento de Investigación de Mejoramiento de IPK. Los resultados, que podrían presagiar una nueva era para el fitomejoramiento , se han publicado ahora en la revista Science Advances .

Finalmente, se analizaron los datos de más de 13.000 genotipos probados en 125.000 parcelas de rendimiento. A modo de comparación: en un programa de mejoramiento, las plantas se prueban en 20.000 parcelas de rendimiento cada año. «Para nosotros estaba claro que tendríamos que aumentar el tamaño de la población para finalmente desarrollar modelos sólidos de predicción del rendimiento», dice el Prof. Dr. Jochen Reif, «así que en este caso fue realmente una vez: ‘muchas cosas van un largo camino ‘”. El esfuerzo valió la pena, dijo. «Pudimos duplicar la precisión predictiva del rendimiento en nuestro estudio».

El equipo de investigación utilizó datos de los dos proyectos anteriores HYWHEAT (financiado por el Ministerio Federal de Investigación y Educación) y Zuchtwert (financiado por el Ministerio Federal de Alimentación y Agricultura), así como de un programa del productor de semillas KWS. Básicamente, el desafío en tales estudios es preparar la información con un nivel de calidad uniforme y así permitir un análisis común. «Como fuimos responsables de los diseños de los experimentos desde el principio, pudimos planificarlos de tal manera que siempre se probara una pequeña proporción de los mismos genotipos en todos los proyectos, lo que permitió un análisis integrado en primer lugar, «dice el Prof. Dr. Jochen Reif.

El científico está firmemente convencido de que vale la pena utilizar Big Data para el fitomejoramiento y la investigación. «En última instancia, hemos trabajado en el futuro de todos nosotros», dice el científico de IPK. «Hemos tenido éxito en mostrar el potencial de Big Data para la obtención de variedades de rendimiento estable en tiempos de cambio climático».

Según el Prof. Dr. Jochen Reif, el estudio del modelo actual tiene una importancia que va mucho más allá de un tipo de cultivo y, con suerte, presagia un cambio cultural en el mejoramiento. «Pudimos mostrar los grandes beneficios de Big Data para el fitomejoramiento. Sin embargo, las posibilidades para esto solo son posibles a través de una cooperación confiable de todas las partes interesadas para compartir datos y dominar juntos los desafíos del futuro».

En última instancia, este también es el punto de entrada para el uso de la inteligencia artificial (IA). «El uso exitoso de la IA también se mantiene y cae en el fitomejoramiento y la investigación con datos completos y seleccionados. Nuestro estudio actual es un importante abridor de puertas para este camino».



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