Alimentar al mundo con IA, aprendizaje automático y la nube

En el sector público, por ejemplo, solo para llamar a un par tal vez. Hemos estado trabajando con el Open Data Institute para publicar algunos de nuestros datos en un formato reutilizable, esencialmente datos sin procesar, que los científicos de todo el mundo puedan usar, porque queremos participar en esa práctica conjunta de I+D. Entonces, hay datos que solo compartimos con la comunidad, pero también nos preocupamos por los estándares de datos. Entonces, somos miembros de la junta de AgGateway, que es un consorcio de, creo, 200 o más empresas del sector alimentario que trabajan en cómo impulsamos realmente la agricultura digital. Por lo tanto, nos estamos asegurando de que los estándares funcionen para todos y no terminemos con ideas patentadas por cada miembro de la cadena alimentaria, pero podemos conectar nuestros datos.

El sector privado, de nuevo, es igual de importante. Tenemos la suerte de tener nuestra sede en Basilea, que en realidad es un grupo de ciencias, y de ciencias químicas en particular. Muchas compañías farmacéuticas están por aquí. Entonces, también podemos intercambiar mucho de lo que aprendemos entre la industria farmacéutica y la agricultura, podemos aprender sobre química, podemos aprender sobre prácticas, cómo trabajamos, cómo trabajamos a través de nuestros laboratorios. Estamos muy en contacto con nuestros colegas de la región aquí, pero por supuesto también en otros lugares, y es un grupo bastante natural.

Tal vez por último, no menos importante, una de las perspectivas realmente emocionantes para mí que me di cuenta, no sé, hace solo un par de años, no muchos en realidad, es cuánto hay si miras a través de industrias. Entonces, recientemente contraté a alguien, un experto digital de Fórmula 1, ¿y por qué? Quiero decir, si miras esto técnicamente, dirección o control, entender un auto de carrera de Fórmula 1 de forma remota no es muy diferente de manejar un tractor. Quiero decir, los vehículos serán súper diferentes, pero la tecnología en cierto modo tiene muchas similitudes. Entonces, comprender IoT en ese caso y comprender la transferencia de datos desde el campo hasta los centros de control, no importa en qué industria estemos trabajando, podemos aprender de todos.

También estamos trabajando con un socio superexperimentado en el espacio de reconocimiento de imágenes para comprender mejor lo que sucede en el campo, donde, como Syngenta, podemos aportar conocimientos agronómicos y ese socio puede aportar conocimientos técnicos sobre cómo aprovechar al máximo las imágenes. De un campo muy diferente, nada que ver con la agricultura, pero aún así las habilidades son súper transferibles. Entonces, realmente estoy buscando talento en todas las industrias y, literalmente, cualquiera que esté dispuesto a apoyar nuestra causa, y no limitado a personas con experiencia en ciencias de la vida.

laurel ruma: Es realmente interesante pensar en la cantidad de datos que procesa la F1 en un solo día de carrera o, en general, la cantidad de entradas de tantos lugares diferentes. Puedo ver cómo eso sería muy similar. Estás tratando con bases de datos de datos y solo estás tratando de construir mejores algoritmos para llegar a mejores conclusiones. Al mirar a la comunidad en general, sin duda verá que Syngenta es definitivamente parte de un ecosistema, entonces, ¿cómo los factores externos como la regulación y las presiones sociales ayudan a Syngenta a construir esos mejores productos para ser parte y no fuera de esa revolución agrícola inevitable?

Tomas Jung: Es un gran punto, porque la regulación en general, por supuesto, es una carga práctica para algunos, o en realidad puede ser percibida como tal. Pero para nosotros en la ciencia digital, es un motor de innovación muy bienvenido. Uno de los ejemplos clave que tenemos en este momento es nuestro trabajo con la Agencia de Protección Ambiental de los EE. UU., la EPA, que ha dado un paso adelante para dejar de apoyar los estudios químicos en mamíferos para el año 2035. Entonces, ¿qué significa eso? Suena como una gran amenaza, pero realmente lo que es, es un catalizador para la ciencia digital. Así que damos la bienvenida a esta solicitud. Ahora estamos trabajando en formas de utilizar la ciencia basada en datos para probar la seguridad de los productos que inventamos. Hay un par de universidades importantes en los EE. UU. que han recibido fondos de la EPA para ayudar a encontrar esas formas de hacer nuestra ciencia, por lo que también estamos comprometidos para asegurarnos de que hacemos esto de la mejor manera posible juntos y realmente podemos aterrizar en una ciencia basada en datos aquí y podemos dejar de hacer todas estas pruebas de la vida real.

Por lo tanto, es una oportunidad fantástica, pero por supuesto, un largo camino por recorrer. Creo que 2035 es algo realista. Todavía no estamos cerca. Lo que podemos hacer hoy es, por ejemplo, podemos modelar una celda. Hay un órgano en un chip como una gran tendencia, por lo que podemos modelar hasta un órgano completo, pero no hay forma de que podamos modelar un sistema o incluso un ecosistema en este punto. Entonces, tenemos mucho espacio para explorar, y estoy muy feliz de que los reguladores sean socios en esto, y de hecho incluso un impulsor. Eso es magníficamente útil. La otra dimensión que mencionaste, la presión social, también está ahí. Creo que es importante que la sociedad siga impulsando causas como la agricultura regenerativa, porque esto es lo que, en primer lugar, crea las bases para que podamos ayudar con eso. Si no hay demanda, es difícil para Syngenta impulsarla sola.

Entonces, creo que la demanda es importante y la conciencia de que debemos tratar nuestro planeta de la mejor manera posible, y también estamos trabajando, por ejemplo, con The Nature Conservancy, donde estamos utilizando su experiencia científica y de conservación. para plantear prácticas agrícolas sostenibles en América del Sur, por ejemplo, donde tenemos algunos proyectos para restaurar las selvas tropicales, restaurar la biodiversidad y ver qué podemos hacer juntos allí. Entonces, nuevamente, un poco como lo que discutimos antes, solo podemos ser mejores colaborando entre industrias, y eso incluye tanto a las ONG como a los reguladores y la sociedad en general.

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