El fitomejoramiento de soja consistía tradicionalmente en plantar enormes poblaciones de ensayo y esperar temporadas para saber qué cruces funcionaban: lento, ávido de tierra y costoso. El equipo de I+D de soja de Syngenta, bajo la dirección de Joseph Byrum, reformuló el fitomejoramiento como un problema de decisión dentro de su programa 'Good Growth Through Advanced Analytics': usar las matemáticas para elegir la mejor estrategia antes de comprometer recursos.
El equipo construyó cuatro herramientas de investigación de operaciones asignadas a las fases del pipeline. Las herramientas de introgresión de rasgos (TI) y de liderazgo de proyectos de fitomejoramiento (BPL) permitían a cada líder de proyecto comparar estrategias alternativas para transferir rasgos favorables, iterando hasta que una estrategia mostrara una alta probabilidad de éxito con un costo y un tiempo mínimos. El optimizador de diseño de ensayos de rendimiento (YTD) y las herramientas de carro de calidad de datos (DQC) mejoraron el diseño de los ensayos de campo y la calidad de la selección de variedades y de su avance hacia la comercialización.
El enfoque elevó la ganancia genética —precisión, intensidad de selección, variación genética y tiempo de generación— sin usar más tierra, agua ni insumos. En 2015 Syngenta ganó el Premio Franz Edelman, superando a finalistas como IBM, la Agencia de Logística de Defensa, Ingram Micro y un equipo del Ejército de EE. UU./Sandia; una victoria llamativa para una empresa agrícola en un campo habitualmente dominado por la defensa y la tecnología.
Puntuar cada estrategia de fitomejoramiento antes de plantar una sola hilera
El fitomejoramiento tiene la estructura para la que se construye la investigación de operaciones: etapas secuenciales, resultados inciertos y ensayos muy costosos.
Cada herramienta se dirigió a una fase específica del pipeline, de modo que las ganancias se acumularon a lo largo del diseño, el desarrollo y la evaluación.
Los líderes de proyecto podían comparar estrategias in silico en lugar de pagar por cruces fallidos en el campo.
El programa se midió en dólares: 287 millones de dólares en costos evitados y un valor de cartera de 1500 millones de dólares hicieron indiscutible el caso.
Cualquier pipeline con etapas, probabilidades y ensayos costosos es un problema de optimización, incluso uno que crece en la tierra. Modele la decisión antes de gastar en el experimento.
Las herramientas generaron más de 287 millones de dólares en costos evitados para la I+D de soja entre 2012 y 2016 y mejoraron la probabilidad de entregar una cartera valorada en más de 1500 millones de dólares. Syngenta lanzó entonces un esfuerzo de varios años para adaptar las herramientas de soja a todos sus cultivos principales, y escindió el Syngenta Crop Challenge para incorporar mediante crowdsourcing talento analítico a la agricultura.
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Las fuentes
- The winner of the 2015 INFORMS Edelman Prize for Analytics will surprise you Science Codex · sciencecodex.com ·
- Syngenta Wins 2015 INFORMS Franz Edelman Award Seed World · seedworld.com ·