Los seres humanos han reconfigurado físicamente la mitad de la tierra del mundo para cultivar solo ocho cultivos básicos: maíz, soja, trigo, arroz, mandioca, sorgo, camote y patata.
por Barath Raghavan y Michael Kantar
Representan la gran mayoría de las calorías que consumen las personas en todo el mundo. A medida que aumenta la población mundial, hay presión para expandir aún más la producción .
Muchos expertos argumentan 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 forma correcta de alimentar a una población mundial en crecimiento . En su opinión, este enfoque no es sostenible ni ecológica ni económicamente, y tanto los agricultores como los científicos se sienten atrapados 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 los métodos alternativos, como la agricultura orgánica, de manera tan amplia como la agricultura industrial.
En un estudio reciente, consideramos este problema desde nuestras perspectivas como científicos informáticos y científicos de cultivos . Nosotros y nuestros colegas Bryan Runck , Adam Streed , Diane R. Wang y Patrick M. Ewing propusimos 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 durante unas pocas décadas a mediados del siglo XX, un abrir y cerrar de ojos en la historia humana. Las mejoras tecnológicas marcaron el camino, incluido el desarrollo de fertilizantes sintéticos 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 ayudado a impulsar el cambio climático , ha contaminado lagos y bahías con escorrentía de nutrientes y ha acelerado la pérdida de especies al convertir los paisajes naturales en campos de cultivo de monocultivo.
A muchos agricultores e investigadores agrícolas de EE. UU. les gustaría cultivar una gama más amplia de cultivos y utilizar métodos agrícolas más sostenibles. Pero es difícil para ellos averiguar qué nuevos sistemas podrían funcionar bien, especialmente en un clima cambiante. Los sistemas agrícolas de bajo impacto a menudo requieren un conocimiento local profundo, además de una comprensión enciclopédica de las plantas, el modelado del tiempo y el clima, la geología y más.
Ahí es donde entra nuestro nuevo enfoque.
Las fincas como espacios de estado
Cuando los informáticos piensan en problemas complejos, a menudo utilizan un concepto llamado espacio de estado . Este enfoque representa matemáticamente todas las formas posibles en las 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, considere un juego de ajedrez con un tablero y dos jugadores. Cada configuración del tablero en un momento en el tiempo es un solo estado del juego. Cuando un jugador hace un movimiento, cambia el juego a otro estado.
Todo el juego se puede describir por su «espacio de estado»: todos los estados posibles en los que podría estar 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 de estado en un ecosistema particular. Una granja y su disposición de especies de plantas en cualquier momento representan un estado en ese espacio de estado. El agricultor busca mejores estados y trata de evitar los malos.
Tanto los humanos como la naturaleza cambian 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, desherbar, cosechar o agregar fertilizante. La naturaleza provoca transiciones de estado menores, como el crecimiento de 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 hace posible ampliar las opciones para los agricultores más allá de las opciones limitadas que ofrecen los sistemas agrícolas actuales.
Los granjeros individuales no tienen el tiempo o la habilidad para hacer prueba y error 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 ayuda 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 de cultivo e insumos. Nuestro marco hace posible considerar estrategias de nivel superior, como cultivar varios cultivos juntos o encontrar técnicas de gestión 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, aumentando secuencias planificadas de cultivos en los mismos campos, que cada uno dura cuatro años, cultivando siete especies de plantas, eso representa 721 rotaciones potenciales. Nuestro enfoque podría usar información de investigaciones ecológicas a largo plazo para ayudar a encontrar los mejores sistemas potenciales para probar.
Un área en la que vemos un gran potencial es el cultivo intercalado : cultivar diferentes plantas en una mezcla o juntas. Hace tiempo que se sabe que muchas combinaciones de plantas específicas crecen bien juntas, y cada planta ayuda a las demás de alguna manera.
El ejemplo más familiar son las «tres hermanas»—maíz, calabaza y frijol—desarrolladas por agricultores indígenas de las Américas . Los tallos de maíz actúan como enrejados para trepar las enredaderas de frijol, mientras que las hojas de calabaza dan sombra al suelo, lo mantienen húmedo y evitan que broten las malas hierbas. Las bacterias en 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 intercalados favoritos con sinergias similares, como la cúrcuma y el mango o el mijo, el caupí y el ziziphus, comúnmente conocido como dátil rojo . Y un nuevo trabajo sobre agrovoltaicos 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.
Modelado de estrategias agrícolas alternativas
Estamos trabajando para convertir nuestro marco en un software que las personas puedan usar para modelar la agricultura como espacios estatales. El objetivo es permitir que los usuarios consideren diseños alternativos basados en su intuición, minimizando el costoso ensayo y error que ahora se requiere para probar nuevas ideas en la agricultura.
Los enfoques actuales modelan en gran medida y persiguen optimizaciones de los 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 estado de la granja, tal como podría buscar en el espacio de estado de un tablero de ajedrez para elegir jugadas ganadoras.
Las sociedades modernas tienen acceso a muchas más especies de plantas y 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.
Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lee el artículo original .
