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Por qué Microsoft se alió al principal semillero nacional de soja
Tiene un acuerdo con GDM para el desarrollo de una plataforma digital en 9000 hectáreas en Estados Unidos, Brasil y la Argentina
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LA NACIONCristian Mira
Cuando Bill Gates, fundador de Microsoft, a principios de los años ochenta comenzaba en Estados Unidos a comercializar su primer sistema operativo, el DOS, a miles de kilómetros de distancia, en la localidad argentina de Chacabuco, un grupo de jóvenes egresados de la carrera de agronomía fundaban una pequeña empresa de semillas. Ninguno podía imaginar en ese entonces que 40 años después ambas compañías se unirían detrás de un proyecto que combina la inteligencia artificial y el mejoramiento genético vegetal para lograr un nuevo hito: las variedades de diseño.
Microsoft Argentina y el Grupo DonMario (GDM) están desarrollando la plataforma de agricultura digital Optimus en Estados Unidos, Brasil y la Argentina, por el que calculan incrementar los rindes promedio entre un 12% y un 15% en los próximos años, según informaron a LA NACION.
“El planeta necesita aumentar la producción de alimentos para 2050 de forma sustentable. Y para hacerlo la inteligencia artificial tiene un rol importante en el campo”, dice Fernando López Iervasi, gerente general de Microsoft Argentina.
¿Cómo se define la inteligencia artificial? “Es la tecnología que permite amplificar la capacidad humana”, explica López Iervasi. Mediante este avance tecnológico no solo se incrementó la capacidad de almacenar información sino también de procesarla. “Hoy podemos predecir y dar una recomendación a un agricultor sobre cuándo sembrar, cosechar o aplicar riego”, sostiene López Iervasi.
Ignacio Bartolomé, líder de la estrategia digital para GDM y director de Negocios para Norteamérica, explica que ambas empresas vienen trabajando juntas desde hace seis años. “Con el advenimiento de las nuevas tecnologías decidimos subir todo a la nube e integramos nuestro sistema con las plataformas de Microsoft que nos dieron el poder para multiplicar exponencialmente la capacidad de análisis de la información”, dice, en referencia a los programas de mejoramiento genético de GDM.
En un comienzo, el foco de esa alianza estuvo en el manejo de la información para obtener nuevas variedades. Eso, evolucionó hacia “el posicionamiento de las variedades en el campo, porque aumentó notablemente la cantidad de datos que se puede obtener de georeferencia y la capacidad de analizar esa información”, dice Bartolomé. “Vemos que hay una oportunidad de aumentar la productividad, siendo mucho más precisos en cómo se posiciona una variedad en cada ambiente dentro de un campo: eso es el proyecto Optimus”, añade.
El programa nació en 2019 y un año después comenzó a desarrollarse desde Bolívar, en la provincia de Buenos Aires hasta Dakota del Sur, en Estados Unidos, pasando por Brasil. “Abarcamos 9000 hectáreas y este año prevemos triplicar esa superficie”, señala Nicolás García Dutriez, líder de Optimus.
El proyecto tiene tres fuentes de información. La primera es la generada por los programas de mejoramiento y los productos de GDM. La segunda son las fuentes públicas y masivas de datos que describen los suelo y los ambientes. Y la tercera es la información del agricultor que describe las características específicas del ambiente para hacer la recomendación.
“Los algoritmos que utiliza la inteligencia artificial nos ayudan mucho para identificar cuáles son las variables particulares asociadas al rendimiento que tiene ese ambiente específico del agricultor”, dice. “Sobre la base de la información histórica generamos esas interacciones para entender qué variable ambiental es la más importante. De esa forma, sabemos cuál es la mejor combinación de fecha de siembra, densidad o nutrición y, lo más importante, qué genética es la que tenemos que utilizar”, añade.
Bartolomé sostiene que el objetivo de la plataforma es lograr “variedades específicas para esos ambientes” y contar con “múltiples genotipos en un solo lote”.
López Iervasi destaca que una de las ventajas de la tecnología digital es que “la tecnología autoaprende, se va mejorando, se define como machine learning. La tecnología va corrigiendo sus algoritmos”. Parece ciencia ficción, pero no lo es.
