Der Mensch hat sich körperlich umgestaltet die Hälfte der Landfläche der Welt um nur acht Grundnahrungsmittel anzubauen: Mais, Soja, Weizen, Reis, Maniok, Sorghum, Süßkartoffel und Kartoffel. Sie machen die überwiegende Mehrheit der Kalorien aus, die Menschen auf der ganzen Welt zu sich nehmen. Da die Weltbevölkerung wächst, besteht der Druck, dies zu tun die Produktion noch weiter ausbauen.
Viele Experten argumentieren, dass eine weitere Ausweitung der modernen industrialisierten Landwirtschaft – die stark auf synthetische Düngemittel, chemische Pestizide und ertragreiches Saatgut angewiesen ist –ist nicht der richtige Weg Zu eine wachsende Weltbevölkerung ernähren. Ihrer Ansicht nach ist dieser Ansatz sowohl ökologisch als auch ökonomisch nicht nachhaltig und Landwirte wie Wissenschaftler fühlen sich in diesem System gefangen.
Wie können Gesellschaften ein Ernährungssystem entwickeln, das ihren Bedürfnissen entspricht und gleichzeitig gesünder und vielfältiger ist? Es hat sich als schwierig erwiesen, alternative Methoden wie den ökologischen Landbau so weit verbreitet zu verbreiten wie die industrielle Landwirtschaft.
In einer aktuellen Studie haben wir dieses Problem aus unserer Sicht betrachtet Informatiker und ein Pflanzenwissenschaftler. Wir und unsere Kollegen Bryan Runck, Adam Streed, Diane R. Wang Und Patrick M. Ewing schlug einen Weg zum Umdenken vor wie landwirtschaftliche Systeme entworfen und umgesetzt werdenDabei wird eine zentrale Idee aus der Informatik – die Abstraktion – verwendet, die Daten und Konzepte zusammenfasst und rechnerisch organisiert, sodass wir sie analysieren und darauf reagieren können, ohne ständig ihre internen Details untersuchen zu müssen.
Großer Output, große Wirkung
Die moderne Landwirtschaft intensivierte sich Mitte des 20. Jahrhunderts innerhalb weniger Jahrzehnte – ein Wimpernschlag in der Geschichte der Menschheit. Technologische Verbesserungen war wegweisend, einschließlich der Entwicklung von synthetischer Dünger und statistische Methoden, die die Pflanzenzüchtung verbesserten.
Diese Fortschritte ermöglichten es den landwirtschaftlichen Betrieben, viel größere Mengen an Nahrungsmitteln zu produzieren, allerdings auf Kosten der Umwelt. Die großflächige Landwirtschaft hat hat dazu beigetragen, den Klimawandel voranzutreibenverschmutzte Seen und Buchten mit Nährstoffabfluss und beschleunigte Artenverluste indem wir natürliche Landschaften in Monokulturfelder verwandeln.
Viele US-amerikanische Landwirte und Agrarforscher würden gerne ein breiteres Spektrum an Nutzpflanzen anbauen und nachhaltigere Anbaumethoden anwenden. Für sie ist es jedoch schwierig herauszufinden, welche neuen Systeme eine gute Leistung erbringen könnten, insbesondere in einem sich ändernden Klima. Landwirtschaftliche Systeme mit geringeren Auswirkungen erfordern oft tiefe lokale Kenntnisse sowie ein enzyklopädisches Verständnis von Pflanzen, Wetter- und Klimamodellierung, Geologie und mehr.
Hier kommt unser neuer Ansatz ins Spiel.
Die Entwicklung von Mais zu einem globalen Rohstoff zeigt, wie die industrialisierte Landwirtschaft die Landwirtschaft verändert hat.
Bauernhöfe als Staatsräume
Wenn Informatiker über komplexe Probleme nachdenken, verwenden sie oft ein Konzept namens a Zustandsraum. Dieser Ansatz stellt mathematisch alle möglichen Arten dar, wie ein System konfiguriert werden kann. Sich durch den Raum zu bewegen bedeutet, Entscheidungen zu treffen, und diese Entscheidungen verändern den Zustand des Systems im Guten wie im Schlechten.
Betrachten Sie als Beispiel eine Schachpartie mit einem Brett und zwei Spielern. Jede Konfiguration des Spielbretts zu einem bestimmten Zeitpunkt ist ein einzelner Zustand des Spiels. Wenn ein Spieler einen Zug macht, verschiebt er das Spiel in einen anderen Zustand.
Das gesamte Spiel kann durch seinen „Zustandsraum“ beschrieben werden – alle möglichen Zustände, in denen sich das Spiel durch gültige Bewegungen der Spieler befinden könnte. Während des Spiels sucht jeder Spieler nach Staaten, die für ihn besser sind.
Wir können uns ein landwirtschaftliches System als einen Zustandsraum in einem bestimmten Ökosystem vorstellen. Ein Bauernhof und seine Anordnung der Pflanzenarten repräsentieren zu jedem Zeitpunkt einen Zustand in diesem Zustandsraum. Der Landwirt sucht nach besseren Staaten und versucht, schlechte zu vermeiden.
Sowohl Mensch als auch Natur verlagern die Farm von einem Zustand in einen anderen. An jedem Tag kann der Landwirt ein Dutzend verschiedene Dinge auf dem Land erledigen, wie zum Beispiel bestellen, pflanzen, Unkraut jäten, ernten oder Dünger hinzufügen. Die Natur verursacht geringfügige Zustandsübergänge, wie z. B. Pflanzenwachstum und Regen, und viel dramatischere Zustandsübergänge bei Naturkatastrophen wie Überschwemmungen oder Waldbränden.
Synergien finden
Die Betrachtung eines Agrarsystems als Zustandsraum ermöglicht es, die Wahlmöglichkeiten der Landwirte über die begrenzten Möglichkeiten heutiger Agrarsysteme hinaus zu erweitern.
Einzelne Landwirte haben weder die Zeit noch die Fähigkeit, auf ihrem Land jahrelang Versuche und Irrtümer durchzuführen. Aber ein Computersystem kann auf landwirtschaftliches Wissen aus vielen verschiedenen Umgebungen und Denkrichtungen zurückgreifen, um ein metaphorisches Schachspiel mit der Natur zu spielen, das Landwirten hilft, die besten Optionen für ihr Land zu ermitteln.
Der Klimawandel verändert die Zonen, in denen wichtige Nutzpflanzen wie Mais und Weizen angebaut werden können, wodurch die Erträge in einigen Fällen sinken und in anderen steigen.
Die konventionelle Landwirtschaft beschränkt die Landwirte auf eine wenige Auswahl an Pflanzenarten, Anbaumethoden und Betriebsmitteln. Unser Rahmenwerk ermöglicht es, übergeordnete Strategien in Betracht zu ziehen, beispielsweise den gemeinsamen Anbau mehrerer Nutzpflanzen oder die Suche nach Bewirtschaftungstechniken, die für ein bestimmtes Stück Land am besten geeignet sind. Benutzer können den Zustandsraum durchsuchen, um zu überlegen, mit welcher Mischung aus Methoden, Arten und Standorten diese Ziele erreicht werden könnten.
Wenn ein Wissenschaftler beispielsweise fünf Fruchtfolgen testen möchte – geplante Fruchtfolgen auf denselben Feldern anbauen –, die jeweils vier Jahre dauern und dabei sieben Pflanzenarten anbauen, entspricht das 721 potenziellen Fruchtfolgen. Unser Ansatz könnte Informationen von nutzen langfristige ökologische Forschung um dabei zu helfen, die besten potenziellen Systeme zum Testen zu finden.
Ein Bereich, in dem wir großes Potenzial sehen, ist Zwischenfruchtanbau– Anbau verschiedener Pflanzen in einer Mischung oder dicht beieinander. Es ist seit langem bekannt, dass viele Kombinationen bestimmter Pflanzen gut zusammenwachsen, wobei jede Pflanze der anderen auf irgendeine Weise hilft.
Das bekannteste Beispiel sind die „drei Schwestern“ – Mais, Kürbis und Bohnen – entwickelt von Indigene Bauern Amerikas. Maisstängel dienen als Gitter für kletternde Bohnenranken, während Kürbisblätter den Boden beschatten, ihn feucht halten und das Keimen von Unkraut verhindern. Bakterien an den Wurzeln der Bohnenpflanzen versorgen alle drei Pflanzen mit Stickstoff, einem essentiellen Nährstoff.
Kulturen im Laufe der Menschheitsgeschichte hatten ihre eigenen bevorzugten Mischkultursysteme mit ähnlichen Synergien, wie z Kurkuma und Mango oder Hirse, Kuherbse und Ziziphus, allgemein bekannt als rote Dattel. Und neue Arbeiten zur Agri-PV zeigen, dass die Kombination von Solarpaneelen und Landwirtschaft überraschend gut funktionieren kann: Die Paneele beschatten teilweise die darunter wachsenden Pflanzen, und Landwirte erzielen zusätzliches Einkommen, indem sie auf ihrem Land erneuerbare Energie erzeugen.
Modellierung alternativer landwirtschaftlicher Strategien
Wir arbeiten daran, unser Framework in Software umzuwandeln, mit der Menschen die Landwirtschaft als staatliche Räume modellieren können. Das Ziel besteht darin, Benutzern die Möglichkeit zu geben, alternative Designs basierend auf ihrer Intuition in Betracht zu ziehen und so den kostspieligen Versuch und Irrtum zu minimieren, der jetzt erforderlich ist, um neue Ideen in der Landwirtschaft zu testen.
Heutige Ansätze modellieren und verfolgen weitgehend Optimierungen bestehender, oft nicht nachhaltiger Systeme der Landwirtschaft. Unser Rahmenwerk ermöglicht die Entdeckung neuer Landwirtschaftssysteme und die anschließende Optimierung innerhalb dieser neuen Systeme.
Benutzer können ihre Ziele auch einem auf künstlicher Intelligenz basierenden Agenten vorgeben, der eine Suche im Zustandsraum der Farm durchführen kann, so wie er den Zustandsraum eines Schachbretts durchsuchen könnte, um Gewinnzüge auszuwählen.
Moderne Gesellschaften haben Zugang zu viel mehr Pflanzenarten und viel mehr Informationen darüber, wie verschiedene Arten und Umwelten interagieren als noch vor einem Jahrhundert. Unserer Ansicht nach leisten die landwirtschaftlichen Systeme nicht genug, um all dieses Wissen zu nutzen. Die rechnerische Kombination könnte dazu beitragen, die Landwirtschaft in einer sich schnell verändernden Welt produktiver, gesünder und nachhaltiger zu machen.
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