La Conferencia de Semillas de Beijing mostrará una plataforma que integra datos masivos, genética, sensores y automatización para desarrollar cultivos y animales
Redactor: Raúl Méndez C.
Editor: Santiago Duarte
China presentará una amplia infraestructura de selección agrícola inteligente durante la 33.ª Conferencia de Semillas de Beijing, programada para los días 4 y 5 de septiembre de 2026. La propuesta reúne inteligencia artificial, información genómica, robots, drones y grandes bases de datos para acelerar el desarrollo de variedades vegetales y líneas ganaderas.
El encuentro se celebrará en el Parque Internacional de Ciencia y Tecnología de la Industria de Semillas de Tongzhou, en Beijing. Por primera vez, la conferencia estará dedicada íntegramente a la selección inteligente y mostrará diferentes etapas del proceso, desde la recolección automatizada de información en el campo hasta la elección de progenitores y el análisis de ensayos en distintos ambientes.
Drones y robots examinan 70.000 plantas de maíz
Uno de los proyectos instalados en Tongzhou supervisa unas 70.000 plantas de maíz distribuidas en una superficie aproximada de 1,3 hectáreas. El sistema emplea drones equipados con cámaras panorámicas, sensores multiespectrales, lidar óptico y cámaras térmicas para observar el cultivo desde el aire.
Un pequeño robot con ruedas, de menos de medio metro de ancho, circula además bajo el dosel vegetal. Durante su recorrido registra variables como el grosor de los tallos, la densidad de siembra y el momento de floración. La combinación de observaciones aéreas y terrestres permite construir un registro detallado del comportamiento de cada parcela.
Según la información difundida por los responsables del proyecto, la plataforma puede recopilar datos de hasta 4.000 plantas por hora durante cuatro etapas fundamentales del crecimiento. Las operaciones automatizadas requieren dos técnicos y reducen una labor que normalmente demanda numerosos trabajadores y mediciones manuales.
Guo Xinyu, investigador del Centro de Investigación de Tecnología de la Información de la Academia de Ciencias Agrícolas y Forestales de Beijing, señaló que una validación sobre 100 plantas obtuvo una coincidencia superior al 95 % entre las mediciones automatizadas y las manuales. El margen de error comunicado fue inferior a cinco centímetros.
El uso de sensores guarda relación con otras iniciativas destinadas a convertir las observaciones agrícolas en pronósticos cuantificables, como la modernización de las previsiones agrícolas mediante satélites. En ambos casos, la utilidad de la tecnología depende de la calidad de los datos y de su comprobación directa en el terreno.
Una plataforma coordina datos, modelos y ensayos
La conferencia también servirá para presentar Shannon Breeding Studio, una herramienta diseñada para interpretar instrucciones en lenguaje natural y seleccionar automáticamente bases de datos, modelos y programas informáticos. El sistema puede organizar análisis de progenitores, combinaciones híbridas y ensayos realizados en diferentes condiciones ambientales.
La plataforma se apoya en Shennong, un modelo especializado y una base de conocimiento agrícola que, de acuerdo con la información disponible, reúne más de 10 millones de nodos en su gráfico de conocimiento y más de 50 millones de registros procedentes de la producción agropecuaria.
Esta infraestructura ya habría intervenido en la selección de las lechugas Yanqi número 1 y Yanqi número 2 en el distrito de Huairou, Beijing. Wang Yaojun, profesor asociado de la Universidad Agrícola de China, indicó que el empleo de análisis de datos ha permitido reducir de aproximadamente cinco o seis años a dos o tres años el ciclo de obtención de algunas variedades hortícolas.
En el caso del trigo, una tarea de planificación que anteriormente acumulaba alrededor de diez meses-persona de trabajo podría completarse con cerca de medio mes-persona mediante la nueva plataforma. Esa reducción se refiere a la preparación y organización del programa de selección, no al tiempo biológico que necesitan las plantas para crecer ni a las pruebas requeridas antes de liberar una variedad.
Los modelos informáticos pueden priorizar materiales prometedores, pero los resultados deben comprobarse durante varias campañas y en ambientes diferentes. Así ocurre también con los estudios que identifican genes útiles para producir híbridos de mostaza: el conocimiento genético orienta los cruzamientos, mientras que los ensayos de campo determinan su valor agronómico real.
La selección genómica llega a la producción avícola
La estrategia china no se limita a los cultivos. Beijing Huadu Yukou Poultry utiliza muestras de sangre obtenidas después del nacimiento de las aves para analizar su ADN y comparar marcadores genómicos con registros históricos de las líneas parentales.
El procedimiento considera características como la producción de huevos, el peso corporal, el tamaño y color de los huevos y la resistencia de la cáscara. Con esos datos se genera una clasificación digital destinada a identificar los ejemplares con mayor interés para los programas de reproducción.
Entre los resultados presentados figura la gallina ponedora comercial Jingfen número 6, a la que se atribuye una capacidad productiva de 500 huevos en 700 días. El equipo responsable recibió en 2025 un segundo premio estatal de China al progreso científico y tecnológico y también ha trabajado con las líneas Jinghong número 2, Jingfen número 8, Wode 178 y Jingcui Lyuke.
Beijing proyecta una base compartida de selección inteligente
Las autoridades y entidades científicas involucradas planean desarrollar la Base de Innovación para la Selección Inteligente de Beijing en una zona prioritaria del parque de tecnología agrícola de Zhongguancun. El proyecto contempla un centro compartido de tecnologías esenciales y otro destinado a equipos avanzados.
La planificación incluye plataformas experimentales para producción vegetal, ganadería, acuicultura y microbiología. Entre las instalaciones en desarrollo se encuentran sistemas de identificación de fenotipos resistentes al estrés, herramientas de selección molecular vegetal y tecnologías inteligentes de aplicación ganadera.
La integración de información biológica y productiva también está avanzando en investigaciones que emplean modelos predictivos para estudiar el crecimiento del tomate ante el calor. Estas experiencias muestran que la inteligencia artificial puede ayudar a detectar combinaciones difíciles de reconocer manualmente, aunque no sustituye la evaluación experimental.
Para los agricultores, el efecto de estas tecnologías dependerá de que las variedades obtenidas aporten rendimiento estable, resistencia, calidad y adaptación a las condiciones locales. El desempeño final seguirá condicionado por factores de manejo, incluida la nutrición necesaria para expresar el potencial productivo del maíz, la disponibilidad de agua, el suelo y la presión de plagas y enfermedades.
La iniciativa expuesta en Beijing presenta la selección inteligente como una cadena continua: sensores que miden las plantas, sistemas que organizan la información, modelos que proponen cruzamientos y ensayos que verifican cada resultado. Su aplicación exige datos confiables, trazabilidad de las decisiones y controles de campo antes de incorporar nuevos materiales a la producción comercial.
Fuente referencial:
AgroXXI
