Syngenta otimizou o melhoramento de soja com quatro ferramentas de PO, evitando US$ 287 milhões em P&D

O melhoramento de soja tradicionalmente significava plantar enormes populações de ensaio e esperar temporadas para descobrir quais cruzamentos funcionavam — lento, exigente em terra e caro. A equipe de P&D de soja da Syngenta, sob Joseph Byrum, reformulou o melhoramento como um problema de decisão dentro de seu programa 'Good Growth Through Advanced Analytics': usar matemática para escolher a melhor estratégia antes de comprometer recursos.

A equipe construiu quatro ferramentas de pesquisa operacional mapeadas para as fases do pipeline. As ferramentas de introgressão de características (TI) e de liderança de projeto de melhoramento (BPL) permitiam que cada líder de projeto comparasse estratégias alternativas para transferir características favoráveis, iterando até que uma estratégia apresentasse alta probabilidade de sucesso com custo e tempo mínimos. O otimizador de delineamento de ensaios de produtividade (YTD) e as ferramentas de carrinho de qualidade de dados (DQC) melhoraram o delineamento de ensaios de campo e a qualidade da seleção e do avanço de variedades rumo à comercialização.

A abordagem elevou o ganho genético — precisão, intensidade de seleção, variação genética e tempo de geração — sem usar mais terra, água ou insumos. Em 2015, a Syngenta venceu o Prêmio Franz Edelman, superando finalistas como IBM, a Defense Logistics Agency, a Ingram Micro e uma equipe do Exército dos EUA/Sandia — uma vitória marcante para uma empresa de agricultura em um campo normalmente dominado por defesa e tecnologia.

Pontuar cada estratégia de melhoramento antes de plantar uma linha

O melhoramento tem a estrutura para a qual a PO foi feita: estágios sequenciais, resultados incertos e ensaios muito caros.

Cada ferramenta visava uma fase específica do pipeline, de modo que os ganhos se acumulavam ao longo do delineamento, desenvolvimento e avaliação.

Os líderes de projeto podiam comparar estratégias in silico em vez de pagar por cruzamentos fracassados no campo.

O programa se media em dólares: US$ 287 milhões em custos evitados e um valor de portfólio de US$ 1,5 bilhão tornavam o caso incontestável.

Qualquer pipeline com estágios, probabilidades e ensaios caros é um problema de otimização — mesmo um que cresce na terra. Modele a decisão antes de gastar com o experimento.

As ferramentas geraram mais de US$ 287 milhões em custos evitados para P&D de soja de 2012 a 2016 e melhoraram a probabilidade de entregar um portfólio no valor de mais de US$ 1,5 bilhão. A Syngenta então lançou um esforço de vários anos para adaptar as ferramentas de soja a todas as suas principais culturas, e criou o Syngenta Crop Challenge para atrair talentos de análise para a agricultura por meio de crowdsourcing.