Inteligencia artifical, suelo y microbioma

El proceso de la digitalización ha llegado a la agricultura. Todos los días nos encontramos nuevas herramientas que, cuando las alimentamos con datos, los transforman en información de utilidad para el agricultor o el ganadero. 

Las posibilidades son ilimitadas. Allá donde dispongamos de datos analizables tendremos oportunidad de utilizar las herramientas digitales.

Una herramienta para prescribir la utilización de un bioinsumo y estimar productividad

Bayer Crop Science y Biome Makers se han aliado para validar una herramienta de apoyo a la toma de decisiones que, utilizando información del microbioma del suelo y datos ambientales, determinaba la dosis exacta a aplicar de un producto para optimizar el rendimiento y la salud del suelo. Me parece muy interesante, por las aportaciones innovadoras en varios campos y por las enseñanzas que nos transmite.

Investigación aplicada como punto de partida

La base científica del trabajo la encontramos en una publicación de Imam et al. (2021) titulada “La composición microbiana del suelo y su estructura permite evaluar la efectividad de un producto biológico y predecir la producción de un cultivo”. link a la publicación

El trabajo utiliza como cultivo de referencia la patata que, según los autores, tiene un enorme potencial de mejora productiva porque no se suele superar el 75 % de la producción potencial. Cualquier mejora requiere utilizar sistemas sostenibles. 

En la actualidad la productividad está condicionada por variaciones climáticas y edafológicas, prácticas de manejo, variedades sembradas, etc. Pero, además, se sabe que la composición de las comunidades microbianas del suelo condiciona la productividad del cultivo.

En este contexto, los autores parten de la hipótesis de que la utilización de microorganismos, como bioestimulantes, mejorará la productividad de manera sostenible. 

Las razones que justifican la eficacia de estos microorganismos van desde la presencia de fitohormonas que aumentan los pelos de las raíces hasta una mejor resistencia a los estreses abióticos, la mejora en la eficacia del uso del fósforo o incluso la salud de la planta. Diferentes especies y cepas microbianas tienen distintas funcionalidades.

El punto de partida del trabajo es demostrar que la evaluación de la composición microbiana del suelo en contacto con las raíces puede ser una herramienta para conocer las poblaciones microbianas de las que carece ese suelo y, a la vez, proveer a los agricultores de una recomendación de mejora de la productividad, a través de la utilización de un insumo de origen biológico, cuantificando esa mejora. La recomendación de mejora se concreta en la utilización, como bioestimulante, la cepa QST713 de Bacillus amyloliquefaciens.

Analizaron la evolución del perfil del microbioma del suelo, comparando parcelas tratadas y no tratadas con el Bacillus, en diferentes localizaciones. Este trabajo lo desarrollaron con enfoques de NGS y bioinformática para evaluar la biodiversidad bacteriana y fúngica en 185 muestras de suelo, distribuidas en cuatro puntos de tiempo diferentes, desde la siembra hasta la cosecha, de tres regiones geográficas diferentes en los Estados Unidos.

De esa manera conocían el mecanismo de acción de este bioestimulante. Utilizando información sobre la aplicación del inoculante microbiano y considerando la composición del microbioma y los datos de estructura, entrenaron un modelo matemático de árbol aleatorio para estimar si una muestra de suelo a granel o rizosfera provenía de un bloque de bajo o alto rendimiento con una precisión relativamente alta, concluyendo que la estructura de las comunidades de hongos es un mejor estimador del rendimiento de patata que la estructura de las comunidades bacterianas.

Mediante ese modelo matemático, o algoritmo, concluyeron que la abundancia de microorganismos de cada una de las especies cambia ligeramente, pero de manera significativa, después de aplicar el inóculo. Y, lo más importante, que esos cambios pueden asociarse con una respuesta en la mejora de la productividad en cada ubicación agroecológica

El desarrollo de una herramienta de apoyo a la toma de decisión

Detrás del trabajo que acabamos de describir se encontraban los equipos de las empresas Bayer Crop Science y Biome Makers. De forma paralela a la publicación del artículo científico han lanzado una herramienta de apoyo a la toma de decisiones en el cultivo de la patata. 

La solución tecnológica se concreta en que Bayer pone a disposición de los productores un software, basado en machine learning, en el que introduciendo los resultados de un análisis del microbioma del suelo de una determinada parcela, en un momento dado, te ofrece dos resultados.

El primero es la dosis recomendada de aplicación de un fungicida de origen biológico (Minuet®). El segundo es una estimación de productividad esperada en el cultivo de patata en la ubicación especifica de la parcela analizada.

El producto se publicita con una ganancia en productividad del 40 % y como el primer asistente virtual, basado en inteligencia artificial, para una sostenible. La empresa Biome Makers va más allá y señala que su herramienta de inteligencia artificial (Gheom®) está siendo entrenada para resolver muchas otras preocupaciones de los agricultores como son vida útil de los productos, contenido en nutrientes de los productos e incluso créditos de carbono.

Es capaz de analizar los perfiles del microbioma del suelo y asociarlos a determinados hitos de la producción agrícola. Sin duda, abre unas posibilidades importantes en todos los campos.

Conclusiones

Al profundizar un poco en estas noticias hemos podido comprobar algunos hechos que nos gustaría dejar en este contenido a modo de conclusiones:

• La ciencia está progresando muy deprisa en diversos campos, como la microbiología de suelos, desarrollando herramientas que promueven alternativas sostenibles.
• El conocimiento del microbioma es básico para mejorar la productividad y la sostenibilidad de la producción agraria.
• Es necesaria la integración de las ciencias biológicas, como es el caso de las tecnologías ómicas para el estudio del microbioma de los suelos, con la inteligencia artificial y, en este caso, el machine learning. La combinación de las disciplinas tradicionales con las tecnologías de la información va a revolucionar la agricultura.
• La rapidez con la que los resultados científicos se lleva al mercado en algunos países debe ser una ejemplo a seguir para los grupos de investigación.
• Las herramientas digitales son esenciales para avanzar hacia la sostenibilidad de la producción agraria.