Un informe realizado por Calice, agtech que aplica modelado computacional e Inteligencia Artificial (IA) al agro, permite conocer qué son, cómo se hacen y en qué medida permiten reemplazar los ensayos de campo, la forma tradicional de probar nuevas variedades de cultivos.
Tradicionalmente, dependiendo del cultivo, los ensayos a campo, para validar una cierta variedad, toman años, dado que lo más habitual es que se pueda realizar un ensayo por temporada en cada localidad. Y ello requiere, además, millones de dólares si se suman todas las etapas de validación, más allá del ensayo en sí mismo.
Según analizó un informe de la agtech Calice, especializada en IA aplicada al agro, los ensayos virtuales pueden llegar a tener niveles de predicción de entre el 85% y el 95% de coincidencia con resultados reales de campo.
La precisión depende mucho de la calidad de los datos históricos, de qué tan bien se conocen las características del cultivo y de qué tan representativos son los escenarios ambientales que modelan.
Estos análisis son necesarios porque permiten comprobar cómo se comporta una nueva variedad frente a distintas condiciones reales, como el clima, el suelo y la presión de enfermedades.
Sin estos ensayos no sería posible lanzar un nuevo producto al mercado con la seguridad de que va a funcionar en distintas zonas agrícolas.
Cada ambiente tiene características únicas. El tipo de suelo, la cantidad y distribución de lluvias, las temperaturas extremas o la incidencia de enfermedades cambian muchísimo de una región a otra.
Un ensayo virtual es como crear una simulación computacional del campo real. Para esto, se utilizan datos históricos de cultivos, de clima y de suelos, junto con modelos predictivos basados en inteligencia artificial, para simular cómo se comportaría una variedad en distintos ambientes y condiciones.
