Das Studium bietet eine radikale Möglichkeit, über die Landwirtschaft und ihre potenziellen Vorteile für die Landwirtschaft nachzudenken

Am 15. November 2022 wurde der 8-milliardste Mensch auf der Erde geboren. Angesichts der zunehmenden Sorge um die Ernährungssicherheit fragen Experten: Wie werden wir alle ernähren? Klimawandel, Erschöpfung natürlicher Ressourcen, Bodenerosion und der Einsatz fossiler Brennstoffe in der Landwirtschaft machen die Aufgabe noch schwieriger. Wir müssen etwas anders machen, aber was?

Barath Raghavan, außerordentlicher Professor für Informatik an der USC Viterbi, überdenkt traditionelle landwirtschaftliche Praktiken, indem er Computerwerkzeuge entwickelt, die Landwirten helfen, nachhaltige landwirtschaftliche Methoden zu entwerfen, zu entwickeln und zu verwalten. Raghavan, ein Mitglied der Organisation California Rare Fruit Growers, baut derzeit mehr als 150 verschiedene essbare Pflanzen in seinem Garten an. Vor einem Jahrzehnt begann er, seine Interessen zu vereinen, indem er erforschte, wie Computer die Landwirtschaft nachhaltiger machen könnten.

„Computational Agroecology“ nennt Raghavan dieses neue Forschungsgebiet, das Technologie und landwirtschaftliche Expertise vereint, um vielfältige Agrarlandschaften auf der Grundlage natürlicher Ökosysteme zu entwickeln. Von der Pflanzenauswahl über das Pflanzen bis hin zur Bewässerung ermöglicht die Methode den Landwirten, Tausende verschiedener potenzieller Designs zur Optimierung der Lebensmittelproduktion ohne Pestizide aus fossilen Brennstoffen zu erkunden.

„Wie können wir ein Ökosystem gestalten, das so produktiv und nachhaltig ist wie ein natürlicher Wald, aber statt Nahrung für Wildtiere produziert, produziert es Nahrung für Menschen?“ sagte Raghavan.

„Es ist ein unglaublich schwieriges Problem, weil das Entwerfen eines Ökosystems ein superkomplexes, dynamisches, natürliches System ist. Wir versuchen, Computerwerkzeuge zu bauen, die herausfinden können, wie Ökosysteme funktionieren, damit wir reichlich und nachhaltig Nahrung anbauen können.“

„Eine völlig neue Art, über Landwirtschaft nachzudenken“

In einem neuen Artikel, erschienen in PNAS-Nexus Am 16. März schlagen Raghavan und seine Kollegen „eine völlig neue Denkweise über die Landwirtschaft und die Vorteile vor, die sie für Forschung und Landwirtschaft haben kann“, sagte Raghavan.

In dieser Studie konzeptualisieren die Forscher die Landwirtschaft als Suche durch einen „Zustandsraum“, der alle möglichen Konfigurationen eines Systems – in diesem Zusammenhang landwirtschaftliche Flächen – repräsentiert.

Um das Konzept eines Zustandsraums besser zu verstehen, stellen Sie sich eine Kiste mit Blöcken vor: Jeder Block könnte rot, blau oder gelb sein. Der Zustandsraum würde aus allen möglichen Möglichkeiten bestehen, diese Blöcke anzuordnen, wie zum Beispiel alle rot, blau oder grün oder eine Kombination der drei Farben.

Auf die gleiche Weise könnte ein Zustandsraum für ein landwirtschaftliches System aus allen möglichen Variablen bestehen, die das System aufnehmen kann – wie z. B. Pflanzen- oder Bodentyp, Wetterbedingungen, Bewässerung, Düngung oder Schädlingsbekämpfung.

Dies ermöglicht es Agrarforschern und Landwirten, die verschiedenen verfügbaren Wege und Strategien zu erkunden – verschiedene „Blöcke“ oder Variablen zu nehmen und sie zusammenzusetzen, um zu sehen, was funktioniert; im Wesentlichen ein landwirtschaftlicher „Sandkasten“, um optimale Konfigurationen zu bestimmen, um den Ernteertrag zu steigern, die Nachhaltigkeit zu verbessern und völlig neue Kombinationen von Pflanzen zu entdecken, die gut zusammenwachsen.

Das Framework ermöglicht beispielsweise Analysen und maschinelles Lernen, die es Forschern ermöglichen könnten, die Muster zwischen Ernteertrag und Bodenfeuchtigkeitsgehalt zu analysieren oder den gemeinsamen Anbau verschiedener Arten von Pflanzen für die Biodiversität zu simulieren.

„Sobald wir uns eine Farm auf diese Weise vorstellen können, können wir viele Forschungsfragen und Fragen zur landwirtschaftlichen Planung neu formulieren, um den Raum aller möglichen Zustände zu durchsuchen, in denen die Farm möglicherweise enden könnte, wobei bestimmte Zustände wünschenswerter sind als andere.“ sagte Raghavan.

„Dies ermöglicht uns, verschiedene Ansätze für die Landwirtschaft zu vergleichen und gegenüberzustellen, Techniken zu erforschen und zu kombinieren und dann den staatlichen Raum in der Simulation nach neuen Landwirtschaftstechniken zu durchsuchen, die noch nie zuvor ausprobiert wurden und bei denen Versuch und Irrtum in der realen Welt viel zu teuer wären und zeitaufwändig.“

„Ein Schachspiel mit der Natur spielen“

Beispielsweise haben Bauern in Südkalifornien kürzlich entdeckt, dass hochwertiger Kaffee in Hülle und Fülle zwischen Avocadobäumen wachsen kann. Aber den richtigen Weg dafür zu finden und vielleicht sogar ein paar weitere Pflanzen hinzuzufügen, die gut zusammenpassen, ist standortspezifisch.

„Kein Bauer hat die Zeit oder die Fähigkeit, jahrelang zu experimentieren, um den richtigen Weg zu finden, um ein halbes Dutzend Feldfrüchte auf seinem Land anzubauen“, sagte Raghavan.

„Stattdessen könnte ein Bauer mit dem konzeptionellen Rahmen und schließlich dem Software-Rahmen von Zustandsräumen ein Ziel formulieren – wie eine diversifizierte Ernte mit hohem Ertrag und möglicherweise hohem Gewinn für ein bestimmtes Stück Land – und das System den Zustandsraum erkunden lassen und mögliche Pflanzenmischungen, Platzierungs- und Managementtechniken zu produzieren, die den Kriterien des Landwirts entsprechen.“

Raghavan vergleicht den Prozess damit, „ein Schachspiel mit der Natur zu spielen, aber eines, das sowohl wettbewerbsfähig als auch kooperativ ist“.

„Sie machen Züge auf dem Schachbrett, das Ihr Land ist, und die Natur macht auch Züge. Schädlinge werden eine Ernte fressen, eine Flut wird eine andere beschädigen. Was wir bauen, ist ein Computerrahmen, der es Ihnen ermöglicht erkunden Sie all die verschiedenen Möglichkeiten, wie Sie dieses Schachspiel mit der Natur „spielen“ können, damit wir das Beste für Ihr Land finden können.“

Das Team arbeitet nun mit Forschern und Landwirten mögliche Anwendungsfälle durch, um spezifische Anwendungsfälle einzubeziehen und Software zu entwickeln, die es einfach machen kann, Zustandsräume zu simulieren und zu erkunden.