La agricultura, desde sus inicios hace unos 10,000 años, ha estado íntimamente ligada a la salud del planeta. Sin embargo, la crisis climática actual está alterando la agricultura en todo el mundo. En este contexto, una startup llamada Avalo, ubicada en Carolina del Norte, está utilizando la inteligencia artificial (IA) para ayudar a los agricultores a adaptarse a un entorno en rápida transformación. Avalo emplea modelos de aprendizaje automático para acelerar la creación de nuevas variedades de cultivos más resistentes.

Tradicionalmente, la selección de rasgos favorables en los cultivos implica identificar plantas individuales con características deseadas, como la resistencia a la sequía, y utilizarlas para polinizar otras. Este proceso puede llevar años, ya que requiere cultivar una planta a lo largo de todo su ciclo de vida. Avalo, sin embargo, utiliza un algoritmo para identificar la base genética de rasgos complejos en cientos de variedades de cultivos. Este algoritmo puede predecir el rendimiento de una semilla sin necesidad de cultivarla, acelerando el proceso hasta en un 70%, según Mariano Alvarez, director de tecnología de Avalo.

Pantalla de ordenador mostrando gráficos y códigos de un algoritmo de inteligencia artificial utilizado para analizar datos genéticos y características de cultivos agrícolas.

Entre los proyectos de Avalo se encuentran el desarrollo de dientes de león para producir caucho, tomates resistentes al calor y algodón resistente a la sequía. Además, están trabajando en un brócoli completamente comestible para reducir el desperdicio alimentario. Según Brendan Collins, CEO de Avalo, solo el 20% de la biomasa total de un cultivo de brócoli se consume típicamente. Avalo ha desarrollado un brócoli que puede ser consumido en su totalidad, incluyendo brotes y hojas, y se espera que esté disponible comercialmente en 2026.

A pesar de las promesas de la IA en la mejora de cultivos, existen desafíos. La Dra. Shruti Nath, científica climática de la Universidad de Oxford, advierte sobre los posibles riesgos de las técnicas de IA en la toma de decisiones de reproducción. Algunos rasgos útiles podrían ser identificados erróneamente debido a la complejidad genética. Además, los modelos de IA deben ser cuidadosamente diseñados para evitar errores de predicción que podrían tener efectos desproporcionados.

Primer plano de manos realizando polinización manual en una planta de algodón dentro de un laboratorio agrícola, parte del proceso de mejora genética de cultivos.

La crisis climática está impulsando esfuerzos globales para encontrar variedades de cultivos más resistentes. En los Emiratos Árabes Unidos, la empresa agritech Silal, en colaboración con Bayer, está desarrollando nuevas variedades de quinoa adaptadas a ambientes desérticos. Avalo espera que estas innovaciones protejan los medios de vida de los agricultores frente a condiciones climáticas cada vez más erráticas y promuevan una mayor diversidad natural en el desarrollo de cultivos.

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