La agricultura se está volviendo nativa de la IA. Los investigadores de Skoltech han utilizado la supercomputadora Zhores para realizar un análisis de sensibilidad muy preciso para revelar parámetros cruciales para diferentes rendimientos de cultivos en la región de Chernozem.
por el Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo
Su artículo fue publicado en Computational Science , las actas de la International Conference on Computational Science 2020.
Los agricultores de todo el mundo utilizan modelos de cultivos digitales para predecir el rendimiento de los cultivos ; Estos modelos describen los procesos del suelo, el clima y las propiedades de los cultivos, y requieren datos de entrada de gestión ambiental y agrícola para calibrarlos y mejorar los pronósticos. En algunos países, sin embargo, los datos de agroquímicos no están disponibles gratuitamente para los usuarios de estos modelos, y esta calibración puede resultar costosa y llevar mucho tiempo.
Un equipo de Skoltech dirigido por el profesor Ivan Oseledets y la profesora asistente Maria Pukalchik utilizó un popular modelo basado en procesos de código abierto llamado MONICA para determinar una forma de revelar solo los parámetros más importantes para el rendimiento de los cultivos en base a datos históricos y modelado de procesos. Además, aceleraron la eficiencia computacional de una simulación por día a medio millón de simulaciones de modelos por hora utilizando Zhores, la supercomputadora insignia de Skoltech.
Esta asombrosa cantidad de simulaciones es necesaria para realizar análisis de sensibilidad de alta calidad para determinar cómo los cambios en ciertos factores de entrada (como los parámetros del suelo o el fertilizante) influyen en la predicción del rendimiento del cultivo de salida.
El equipo de investigación utilizó datos de campo de un experimento en la región rusa de Chernozem con la rotación de cultivos estacionales de remolacha azucarera (Beta vulgaris), cebada de primavera (Hordeum vulgare) y soja (Glycine max) observada entre 2011 y 2017. parámetros para el análisis de sensibilidad y realizó el análisis de sensibilidad de Sobol (llamado así por Ilya Sobol, un matemático ruso que lo propuso en 2001).
«El suelo es un tema muy complicado en este país. Desafortunadamente, los datos sobre las propiedades del suelo y el rendimiento de los cultivos no se publican. Hemos encontrado una oportunidad para superar esta barrera y configurar la supercomputadora Zhores para resolver este problema. Ahora podemos simular todo posibles variantes y revelar los parámetros más cruciales sin un trabajo costoso y que requiere mucho tiempo. Esperamos que nuestros logros ayuden a los agricultores a digitalizar el crecimiento de sus cultivos «, dijo Maria Pukalchik.
