”Vi skapar nya grödor fem gånger snabbare”

12 juni 2024Av Suzanne Bearne, affärsreporter Shepherd’s GrainJeremy Bunch, andra till höger, ber sina bönder att använda AI för att vägleda sina beslut Precis som cheferna för många livsmedelsföretag är Jeremy Bunch orolig över klimatförändringarnas inverkan på sin verksamhet. klimatet är kanske den största risken för vårt företag, säger chefen för det amerikanska mjölföretaget Shepherd’s Grain. Företaget är baserat i Idaho och hämtar vete från bönder i nordvästra Stillahavsområdet i USA. När vädermönster blir mer oförutsägbara säger Mr Bunch: ” Jag måste ha en plan B, och plan C, om plan A misslyckas.” För att hjälpa till att stärka dessa planer använder Mr Bunchs företag nu ett AI-drivet mjukvarusystem som heter ClimateAi. Använder nuvarande och tidigare data, till exempel från satellit bilder och temperatur- och nederbördsavläsningar, och i kombination med framtida prognoser, strävar ClimateAi efter att ge bönder de mest exakta möjliga, lokalt anpassade väderprognoserna, från en timme till sex månader framåt. Den ger sedan råd om exakt när de ska plantera och skörda särskilda grödor , och förutsäger deras avkastning. Shepherd’s Grain började använda ClimateAi först förra året, men redan nu vägleds de flesta av dess 40 plus bönder av appen. ”De börjar titta på ClimateAi för att hjälpa dem att planera för växtförvaltningsbeslut i deras vetegrödor, den primära grödan som odlas i regionen”, säger Mr Bunch. ”En framtidsblick på vädret hjälper våra odlare att bestämma vilka grödor som ska planteras. Plattformen vet när den ska planteras och när grödan kommer att börja blomma och producera frö.” Ett av de största problemen som fröindustrin står inför är hur man kan lansera klimattåliga frön till marknaden snabbare och billigare, säger Himanshu Gupta, vd för San Francisco -baserade ClimateAi. ”När vissa fröföretag gör detta, om säg 10 till 15 år, har klimatet redan förändrats”, säger Gupta. ”Vi går mot tiden för att lansera nya frösorter.” Han säger att ClimateAi hjälper dessa företag att se hur specifika testfrön har presterat i en viss region eller lokalitet. ”Detta kan hjälpa utsädesföretag att ta reda på de optimala platserna för att odla frön.” Shepherds GrainClimateAis programvara ger råd om när man ska plantera och skörda grödor Förra året varnade en studie publicerad i den vetenskapliga tidskriften Nature för de potentiellt allvarliga konsekvenserna av många missväxter som inträffar samtidigt tid runt om i världen, som ett resultat av klimatförändringarnas inverkan. ”Samtidiga skördemisslyckanden i stora grödor som producerar regioner är ett hot mot den globala livsmedelsförsörjningen”, sade rapporten, som leddes av klimatforskaren Kai Kornhuber från Columbia Universitys Lamont -Doherty Earth Observatory. Den här varningen kommer eftersom världens befolkning förväntas nå 10 miljarder människor år 2050, upp från åtta miljarder för närvarande, enligt FN. Med ökat tryck på grödor, samtidigt som den globala befolkningen fortsätter att växa, kan AI vara nyckeln till att utveckla nya sorter som bättre klarar extrema väderförhållanden? I staden Arusha i Tanzania leder David Guerena, jordbruksforskare vid International Center for Tropical Agriculture, ett projekt som heter Artemis. Finansieras av Bill och Melinda Gates Foundation, detta använder AI för att hjälpa till att odla mer motståndskraftiga grödor. Specifikt hjälper AI att påskynda arbetet som kallas fenotypning. Detta är den visuella studien av nya grödesorter baserat på observationer av deras egenskaper, till exempel hur många blommor, baljor eller blad som en växt har. ”Traditionellt tar det cirka 10 år att utvecklas en ny grödesort”, förklarar Guerena. ”Men med tanke på takten i klimatförändringarna är denna tidsram inte längre lönsam.” Han tillägger att fenotyparbetet traditionellt förlitade sig på det mänskliga ögat. ”Men människor gör helt enkelt inte detta konsekvent, med den höga precision som krävs för att göra subtila, men ändå viktiga, växtval”, säger Guerena. ”Det kan vara över 30˚C på fältet, det är bara tröttsamt och trötthet påverkar datakvaliteten.” Istället tar odlare som är involverade i projektet bilder av sina grödor. en app på en smartphone Den tränade AI:n kan sedan snabbt analysera, registrera och rapportera vad den ser. ”Datorer kan räkna varje blomma eller balja, från varje växt, varje dag utan att bli trött”, säger Guerena viktigt eftersom antalet blommor i bönväxter korrelerar med antalet baljor som direkt påverkar avkastningen. ”Data kan vara så komplicerat att förstå vad som händer, men AI kan användas för att förstå komplicerade data och ta upp mönster, visa där vi behöver resurser, visa rekommendationer. ”Våra växtförädlare uppskattar att de med bättre data från AI-datorvisionen kanske kan förkorta förädlingscykeln till bara några år.” mycket snabbare I North Carolina är Avalo ett jordbruksteknologiskt företag som också arbetar med att skapa klimattåliga grödor. Den gör detta genom att använda AI för att hjälpa till att studera en grödas genetik. ”Vår process börjar med genomiska data om grödor, till exempel sekvenserna för olika sorter”, säger Rebecca White, Avalos operativa chef. ”Till exempel med olika tomater, det finns några små skillnader i genom som ger dem olika egenskaper, till exempel olika smaker, bekämpningsmedelsresistenta profiler. Vårt maskininlärningsprogram kan ta dessa små skillnader över ett antal sorter och se vilka genom som är viktiga för vilka egenskaper.” Genom att använda sin teknik har de kunnat skapa en broccoli som mognar i ett växthus på 37 dagar istället för standard 45 till 60 dagar, säger White. ”Broccoli som produceras på den tidsskala kan få ytterligare tillväxtcykler, och det sparar koldioxidavtryck och förbättrar miljöpåverkan.” Avalo, som arbetar med företag i Asien och Nordamerika, arbetar också för att göra ris resistent mot frost och potatis mer tolerant mot torka. ”Vår kärnteknologi kan identifiera den genetiska grunden för komplexa egenskaper med minimal träning och, via sekvensering och prediktiv analys, snabbt och billigt utvärdera och modellera nya växtsorter”, säger Ms White. ”Vi skapar nya sorter för olika grödor som utvecklas fem gånger snabbare och till en bråkdel av kostnaden jämfört med traditionell förädling.” Men även om AI kan hjälpa till att mildra effekterna av klimatrelaterat väder och förbättra grödans motståndskraft, det finns ett antal utmaningar när det kommer till att använda AI i jordbruket, säger Kate E Jones, professor i ekologi och biologisk mångfald vid University College London. ”Affektiviteten hos AI för att säkerställa livsmedelssäkerhet beror också på att ta itu med utmaningar som datakvalitet, teknik tillgänglighet … samtidigt som man erkänner att AI är ett verktyg bland många i en omfattande strategi för hållbart och motståndskraftigt jordbruk.”