{"id":14721,"date":"2025-05-31T15:47:22","date_gmt":"2025-05-31T15:47:22","guid":{"rendered":"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/?p=14721"},"modified":"2025-05-31T15:47:23","modified_gmt":"2025-05-31T15:47:23","slug":"ensayos-virtuales-en-que-consisten-y-cuales-son-sus-ventajas-para-la-produccion-agricola","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/?p=14721","title":{"rendered":"Ensayos virtuales: en qu\u00e9 consisten y cu\u00e1les son sus ventajas para la producci\u00f3n agr\u00edcola"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Un informe realizado por Calice, agtech que aplica modelado computacional e IA al agro, permite conocer qu\u00e9 son, c\u00f3mo se hacen y en qu\u00e9 medida permiten reemplazar a los ensayos de campo, la forma tradicional de probar nuevas variedades de cultivos.<\/p>\n\n\n\n

Tradicionalmente, dependiendo del cultivo, los ensayos a campo, para validar una cierta variedad, toman a\u00f1os, dado que lo m\u00e1s habitual es que se pueda realizar un ensayo por temporada en cada localidad. Y ello requiere, adem\u00e1s, millones de d\u00f3lares si se suman todas las etapas de validaci\u00f3n, m\u00e1s all\u00e1 del ensayo en s\u00ed mismo.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan analiz\u00f3 un informe de la agtech Calice, especializada en inteligencia artificial (IA) aplicada al agro, los ensayos virtuales pueden llegar a tener niveles de predicci\u00f3n de entre 85% y 95% de coincidencia con resultados reales de campo.<\/p>\n\n\n\n

La precisi\u00f3n depende mucho de la calidad de los datos hist\u00f3ricos, de qu\u00e9 tan bien se conocen las caracter\u00edsticas del cultivo y de qu\u00e9 tan representativos son los escenarios ambientales que modelan.<\/p>\n\n\n\n

Estos an\u00e1lisis son necesarios porque permiten comprobar c\u00f3mo se comporta una nueva variedad frente a distintas condiciones reales, como el clima, el suelo y la presi\u00f3n de enfermedades.<\/p>\n\n\n\n

Sin estos ensayos, no ser\u00eda posible lanzar un nuevo producto al mercado con la seguridad de que va a funcionar en distintas zonas agr\u00edcolas.<\/p>\n\n\n\n

Ambientes y variedades<\/p>\n\n\n\n

Cada ambiente tiene caracter\u00edsticas \u00fanicas. El tipo de suelo, la cantidad y distribuci\u00f3n de lluvias, las temperaturas extremas o la incidencia de enfermedades cambian much\u00edsimo de una regi\u00f3n a otra.<\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

Un ensayo virtual es como crear una simulaci\u00f3n computacional del campo real. Para eso, se usan datos hist\u00f3ricos de cultivos, clima y suelos, junto con modelos predictivos basados en inteligencia artificial, para simular c\u00f3mo se comportar\u00eda una variedad en distintos ambientes y condiciones.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed pueden predecirse los resultados sin necesidad de sembrar f\u00edsicamente en cada lugar, ahorrando mucho tiempo y recursos.<\/p>\n\n\n\n

Usando ensayos virtuales se puede ahorrar f\u00e1cilmente de validaci\u00f3n comercial. En cuanto a costos, dependiendo del tama\u00f1o del programa, el ahorro puede ser de hasta un 60% en inversi\u00f3n en ensayos f\u00edsicos. Adem\u00e1s, permite tomar decisiones estrat\u00e9gicas m\u00e1s r\u00e1pido y con menos riesgo.<\/p>\n\n\n\n

N\u00fameros infinitos, datos concretos<\/p>\n\n\n\n

Para cada simulaci\u00f3n, se realizan millones de c\u00e1lculos. Hay que considerar cientos de variables ambientales, gen\u00e9ticas y de manejo, a lo largo de todo el ciclo de vida del cultivo.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, un solo escenario puede requerir m\u00e1s de 10 millones de operaciones matem\u00e1ticas para modelar la interacci\u00f3n entre el suelo, el clima y la gen\u00e9tica.<\/p>\n\n\n\n

Para eso, se toman datos de entre 10 y 30 a\u00f1os de historia clim\u00e1tica, de suelo, de rendimiento de cultivos y de pr\u00e1cticas agron\u00f3micas.<\/p>\n\n\n\n

Esta informaci\u00f3n proviene de ensayos previos, bases de datos clim\u00e1ticos satelitales, redes de estaciones meteorol\u00f3gicas y registros hist\u00f3ricos de las propias empresas agr\u00edcolas. \u201cCuanto m\u00e1s larga y consistente es la serie de datos, mejor podemos modelar el comportamiento futuro\u201d, se\u00f1al\u00f3 Ramiro Olivera, CEO de Calice.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 se eval\u00faa<\/p>\n\n\n\n

Entre las principales variables que se analizan se pueden mencionar datos clim\u00e1ticos (temperaturas, lluvias, heladas, estr\u00e9s h\u00eddrico), caracter\u00edsticas del suelo (textura, profundidad, fertilidad), datos gen\u00e9ticos del cultivo (tipo de h\u00edbrido o variedad), pr\u00e1cticas de manejo (fecha de siembra, densidad de siembra, fertilizaci\u00f3n), presi\u00f3n de plagas y enfermedades. Todo eso interact\u00faa y afecta el rendimiento final.<\/p>\n\n\n\n

En definitiva, con un ensayo virtual puede simularse c\u00f3mo se comportar\u00eda ese material (h\u00edbrido o variedad) en base a los datos de clima, suelo y cultivos de los \u00faltimos 20 a\u00f1os de esa zona.<\/p>\n\n\n\n

De esa manera, antes de sembrar una sola semilla, ya se puede saber -con una probabilidad del 85 al 95%- si esa gen\u00e9tica es apta o si se deber\u00eda buscar otra opci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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