El proyecto Mineral de Alphabet, centrado en la agricultura sostenible, ha sido ascendido oficialmente a afiliado al gigante de Silicon Valley. Su objetivo: » desarrollar herramientas para ayudar a la humanidad a alimentar a su población preservando el planeta «.
Un proyecto de la X Moonshot Factory
El laboratorio de innovación de Alphabet, la X Moonshot Factory, creó este proyecto en 2018 con el interés de cómo podría aplicarse el aprendizaje automático a la producción vegetal. En 2020, recibió oficialmente el nombre de Mineral, y ahora se ha convertido en una empresa de pleno derecho. Adopta un enfoque colaborativo asociándose con empresas del sistema de producción de alimentos.
» Nuestra misión es contribuir al desarrollo de una agricultura sostenible. Para ello, estamos desarrollando una plataforma y herramientas para recopilar, organizar y comprender información nunca antes conocida o comprendida sobre el mundo vegetaly hacerla útil y explotable «, escribe Elliot Grant, CEO de la start-up, en un post de su blog. Para lograrlo, Mineral se basa en la inteligencia artificial generativa, el aprendizaje automático y la potencia de la computación de borde.
La empresa afirma que se centra en tres áreas distintas: el desarrollo de tecnologías de detección capaz de generar ricos conjuntos de datos sobre plantas y cultivos, la organización de datos agrícolas procedentes de diversas fuentes para el aprendizaje automático y el el desarrollo de potentes algoritmosy finalmente, la realización de investigaciones que puedan hacer avanzar significativamente nuestra comprensión fundamental del mundo vegetal.
Mejorar el rendimiento de los cultivos respetando el medio ambiente
Mineral quiere lograr un » una comprensión más profunda de las complejas interacciones entre los genes de las plantas, el medio ambiente y las prácticas de gestión agrícola «con el fin de ayudar a los agricultores a optimizar su rendimiento respetando el medio ambiente. En los últimos años, ha constatado que « la mayoría de las empresas no recopilan la cantidad, diversidad o calidad de datos necesarios para sacar el máximo partido del aprendizaje automático «.
Para recoger datos para su negocio, la empresa ha desarrollado un vehículo explorador alimentado por energía solar que se despliega en los campos, y Ahora quiere ir más allá instalando sus sensores en otros dispositivos como robots, drones o incluso smartphones y maquinaria agrícola. Gracias a esta recopilación de información multiformato, las bases de datos que diseña se enriquecen enormemente.
Mineral ve un enorme potencial para el aprendizaje automático en la agricultura
Para entender hasta qué punto el trabajo de Mineral puede ser beneficioso, pensemos en su colaboración con el productor de fresas californiano Driscoll’s. En colaboración con los ingenieros de Mineral, sus equipos han conseguido mejorar significativamente la precisión de sus predicciones de rendimiento para cada planta gracias al aprendizaje automático. Sus predicciones también eran mucho más frecuentes y precisas.
» En el proyecto de cría, los robots se encargaron de recopilar datos sobre millones de plantas, lo que permitió a los trabajadores centrarse en tareas de mayor nivel. El proyecto de predicción del rendimiento mejoró la precisión, la frecuencia y el horizonte temporal de las predicciones. Por fin, El proyecto de control de calidad ha dado lugar a procesos más rápidos, coherentes y económicos. «explica Mineral.
La agricultura se considera una de las causas del calentamiento global y también se ve afectada por él. » No hay tiempo que perder para encontrar variedades de cultivos más resistentes al clima, cambiar a prácticas que utilicen menos productos químicos y combustibles fósiles, mejorar la salud del suelo y restaurar la biodiversidad. «, afirma la empresa.
Como joven medio de comunicación independiente, OnDigital Magazine necesita tu ayuda. Apóyenos siguiéndonos y marcándonos como favoritos en Google News. Gracias por su apoyo.
