В мире сельского хозяйства произошел важный прорыв благодаря компании Soilytix GmbH, которая представила результаты своего исследования, опубликованного в журнале Science of the Total Environment. Исследование под названием "Локальные микробные сигнатуры, ассоциированные с урожайностью, в значительной степени распространяются на глобальные различия в росте растений", демонстрирует, как использование машинного обучения в анализе данных о микробиоме почвы может кардинально изменить подход к прогнозированию урожайности.
Работа проводилась на кукурузном поле в Германии, где исследователи разработали модель машинного обучения, способную предсказывать около 65% вариаций урожайности кукурузы на локальном уровне. Но это еще не все: та же модель, протестированная на глобальных данных, показала свою эффективность в прогнозировании роста растений в различных регионах, включая Северную и Южную Америку, а также Азию.
Ключевые выводы исследования подчеркивают, что микробиомы почвы могут предоставлять надежные и масштабируемые прогнозы урожайности, выходящие за рамки локальных условий. Модель, использующая 26 родов почвенных бактерий, предсказывает до 37% глобальной вариации растительности. Среди ключевых предикторов продуктивности растений выделяются такие роды, как Hyphomicrobium, Luedemannella и Reyranella, которые демонстрируют глобальную согласованность в своей связи с ростом сельскохозяйственных культур.
Это исследование не только подчеркивает важность микробиомов почвы для устойчивого сельского хозяйства, но и открывает новые горизонты для применения науки данных в оптимизации сельскохозяйственной продуктивности и управлении ресурсами по всему миру.
По словам ведущего исследователя, "наши результаты указывают на глобально сохраненный набор почвенных бактерий, полезных для прогнозирования роста растений между различными участками". Генеральный директор Soilytix добавил, что это исследование представляет собой важный шаг для сельскохозяйственного сектора, подчеркивая связь между микробиомом почвы и глобальным производством продуктов питания.
Soilytix GmbH продолжает двигаться вперед, используя передовые технологии ДНК-секвенирования и машинного обучения, чтобы предоставить аграрной отрасли действенные инсайты для оптимизации урожайности и продвижения устойчивых методов ведения сельского хозяйства по всему миру.