Ensayos virtuales: en qué consisten y cuáles son sus ventajas para la producción agrícola

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, los ensayos virtuales pueden llegar a tener niveles de predicción de entre 85% y 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. 

Ambientes y variedades

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. 

Entonces, para asegurarse de que un nuevo cultivo rinda bien en diferentes lugares, las empresas deben hacer muchos ensayos en ambientes variados, lo que multiplica los tiempos, los costos y la complejidad operativa.

Un ensayo virtual es como crear una simulación computacional del campo real. Para eso, se usan datos históricos de cultivos, clima y suelos, junto con modelos predictivos basados en inteligencia artificial, para simular cómo se comportaría una variedad en distintos ambientes y condiciones.

Así pueden predecirse los resultados sin necesidad de sembrar físicamente en cada lugar, ahorrando mucho tiempo y recursos.

Usando ensayos virtuales se puede ahorrar fácilmente de validación comercial. En cuanto a costos, dependiendo del tamaño del programa, el ahorro puede ser de hasta un 60% en inversión en ensayos físicos. Además, permite tomar decisiones estratégicas más rápido y con menos riesgo. 

Números infinitos, datos concretos

Para cada simulación, se realizan millones de cálculos. Hay que considerar cientos de variables ambientales, genéticas y de manejo, a lo largo de todo el ciclo de vida del cultivo. 

Por ejemplo, un solo escenario puede requerir más de 10 millones de operaciones matemáticas para modelar la interacción entre el suelo, el clima y la genética.

Para eso, se toman datos de entre 10 y 30 años de historia climática, de suelo, de rendimiento de cultivos y de prácticas agronómicas. 

Esta información proviene de ensayos previos, bases de datos climáticos satelitales, redes de estaciones meteorológicas y registros históricos de las propias empresas agrícolas. «Cuanto más larga y consistente es la serie de datos, mejor podemos modelar el comportamiento futuro», señaló Ramiro Olivera, CEO de Calice. 

Qué se evalúa 

Entre las principales variables que se analizan se pueden mencionar datos climáticos (temperaturas, lluvias, heladas, estrés hídrico), características del suelo (textura, profundidad, fertilidad), datos genéticos del cultivo (tipo de híbrido o variedad), prácticas de manejo (fecha de siembra, densidad de siembra, fertilización), presión de plagas y enfermedades. Todo eso interactúa y afecta el rendimiento final.

En definitiva, con un ensayo virtual puede simularse cómo se comportaría ese material (híbrido o variedad) en base a los datos de clima, suelo y cultivos de los últimos 20 años de esa zona. 

De esa manera, antes de sembrar una sola semilla, ya se puede saber -con una probabilidad del 85 al 95%-  si esa genética  es apta o si se debería buscar otra opción.

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