Proyecto Mineral de Alphabet, que se centra en la agricultura sostenible, recién ascendido oficialmente a corporativo afiliado al gigante de Silicon Valley. Su objetivo: » desarrollar herramientas para ayudar a la humanidad a alimentar a su población mientras preserva 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 interés en cómo se podría aplicar el aprendizaje automático a la producción de cultivos. En 2020, se denominó oficialmente Mineral y acaba de convertirse en una empresa por derecho propio. Este último adopta un enfoque colaborativo mediante el establecimiento de alianzas con empresas del sistema de producción de alimentos.
» Nuestra misión es ayudar a desarrollar una agricultura sostenible. Para hacer esto, estamos desarrollando una plataforma y herramientas que permitan recopilar, organizar y comprender información nunca antes conocida o comprendida sobre el mundo vegetaly hacerlos útiles y utilizables escribe Elliot Grant, CEO de la joven empresa, en una entrada de blog. Para lograr esto, Mineral se basa en la inteligencia artificial generativa, el aprendizaje automático y la potencia informática periférica.
La empresa explica que se centra en tres ejes bien diferenciados: el desarrollo de tecnologías de detección capaz de generar ricos conjuntos de datos de plantas y cultivos, organizar datos agrícolas de diversas fuentes para el aprendizaje automático y el desarrollo de potentes algoritmosy por fin, realizar investigaciones que podrían avanzar significativamente en nuestra comprensión fundamental del mundo de las plantas.
Mejorar el rendimiento de los cultivos respetando el medio ambiente
Mineral quiere lograr un » comprensión más profunda de las complejas interacciones entre los genes de las plantas, el medio ambiente y las prácticas de gestión agrícola » a para ayudar a los agricultores a optimizar su rendimiento respetando el medio ambiente. En los últimos años, ha descubierto que « la mayoría de las empresas no recopilan la cantidad, variedad o calidad de los datos necesarios para aprovechar al máximo el aprendizaje automático «.
Para recopilar los datos necesarios para su negocio, la empresa ha desarrollado un rover alimentado por energía solar que se despliega en los campos y ahora quiere ir más allá instalando sus sensores en otras máquinas como robots, drones o incluso teléfonos inteligentes y equipos agrícolas. Gracias a esta recopilación de información multiformato, las bases de datos que diseña se enriquecen enormemente.
Para Mineral, el potencial del aprendizaje automático en la agricultura es inmenso
Para entender cómo el trabajo de Mineral puede ser beneficioso, basta con interesarse por su colaboración con la empresa californiana Driscoll’s, especializada en el cultivo de fresas. En asociación con ingenieros minerales, sus equipos han logrado mejorar considerablemente, a través del aprendizaje automático, la precisión de sus pronósticos de rendimiento para cada planta. Sus pronósticos también eran mucho más frecuentes y mucho más precisos.
» Como parte del proyecto de mejoramiento, se encomendó a los robots la tarea de recopilar datos sobre millones de plantas, liberando a los trabajadores para que se concentraran en tareas de mayor nivel. El proyecto de previsión de rendimiento ha mejorado la precisión, la frecuencia y el horizonte de la previsión. Por fin, el proyecto de control de calidad ha resultado en procesos más rápidos, más consistentes y menos costosos “dice Mineral.
Considerada como una de las causas del calentamiento global, la agricultura también se ve afectada por él. » No hay tiempo que perder para encontrar variedades de cultivos más resistentes al clima, para cambiar a prácticas menos intensivas en químicos y combustibles fósiles, para mejorar la salud del suelo y restaurar la biodiversidad. “dice la empresa.