Während extreme Dürren und Überschwemmungen die Felder der Landwirte auf der ganzen Welt verwüsten, Wissenschaftler haben möglicherweise eine Lösung gefunden, die es den Produzenten ermöglicht, die Auswirkungen des Klimawandels zu steuern.

Eine Partnerschaft zwischen der kolumbianischen Bundesregierung, eine nationale Landwirtschaftsorganisation und Wissenschaftler des Internationalen Zentrums für tropische Landwirtschaft (CIAT) erstellten eine datengestützte Studie, die Landwirten in der Region Cordoba des Landes dabei half, ihre Ernteerträge von durchschnittlich 3,5 Tonnen pro Hektar auf mehr als 6 Tonnen pro Hektar zu steigern.

Die Initiative nutzte maschinelle Lernalgorithmen, um Wetterdaten zu analysieren, sowie Erntedaten, die von lokalen Landwirten gesammelt wurden. Das vierjährige Studium, in der Zeitschrift veröffentlicht Globale Ernährungssicherheit , wurde von einer Reihe kleiner Maisbauern in der Region inspiriert, die mit ständigen wetterbedingten Katastrophen zu kämpfen hatten, die ihre Ernten vernichteten.

Forscher sammelten Daten aus mehreren Quellen, darunter Kleinbauern. Mit künstlicher Intelligenz und Expertenmeinung, Sie konnten feststellen, wie sich das Wetter, Böden und Bewirtschaftungspraktiken wirken sich auf die Maiserträge aus. Diese Informationen wurden dann verwendet, um Richtlinien zu erstellen, die den Maisbauern dabei halfen, hohe, stabile Erträge.

„Mit Institutionen, Experten und Landwirte arbeiten zusammen, wir haben Schwierigkeiten überwunden und unsere Ziele erreicht, “ sagte Daniel Jimenez, Hauptautor der Studie und Data Scientist am CIAT, in einer Pressemitteilung.

Neben der Unterstützung der Landwirte bei der Minderung der Auswirkungen von wechselhaftem Wetter, Das Programm trug dazu bei, die Düngemittelkosten der Landwirte zu senken.

Wissenschaftler sind zuversichtlich, dass die Ergebnisse eine Grundlage für zukünftige Projekte bilden, die Technik und Landwirtschaft verbinden. Jimenez sagte jedoch, dass die Chancen davon abhängen werden, ob der Privatsektor sich an der Entwicklung nachhaltiger Systeme zur Erfassung, Informationen analysieren und verteilen.

„Wir können uns in Zukunft vorstellen, dass jedes Feld sorgfältig charakterisiert und überwacht wird, die Landschaft in eine ganze Reihe von Experimenten verwandeln, die Daten liefern, die maschinelles Lernen interpretieren kann, um Landwirten zu helfen, ihre Ernten besser zu verwalten, " er sagte.