La población mundial está aumentando a un ritmo acelerado, lo que plantea un desafío significativo para la producción de alimentos, fibras y combustibles, además de la restauración de recursos naturales como el suelo y el agua, en el contexto del cambio climático. Bayer Crop Science estima que para 2050 es necesario incrementar la producción de cultivos en un 50% para satisfacer estas necesidades. Con este objetivo, la empresa está colaborando con agricultores y socios para promover la agricultura regenerativa, un enfoque que busca producir más mientras se restaura el medio ambiente.
La agricultura regenerativa es una filosofía de cultivo sostenible que procura mejorar la salud del suelo al integrar elementos naturales para crear ecosistemas saludables. Bayer Crop Science considera que esta práctica es fundamental para el futuro de la agricultura. Su visión se centra en aumentar la producción de alimentos mediante la restauración de la naturaleza y la ampliación de esta práctica agrícola. Para llevar a cabo esta misión, la compañía está utilizando herramientas tecnológicas avanzadas, como Amazon SageMaker, y acelerando la documentación de código con Amazon Q.
Ante el reto de escalar modelos predictivos genómicos y acelerar su tiempo de comercialización, Bayer Crop Science ha implementado el Ecosistema de Ciencia de Decisiones (DSE), una solución de operaciones de aprendizaje automático desarrollada sobre AWS. Este sistema crea un entorno de toma de decisiones conectado y accesible para miles de científicos de datos, facilitando diversas aplicaciones como la inteligencia artificial generativa y la analítica de imágenes geoespaciales de datos de campo.
El DSE permite a los científicos de datos concentrarse en construir modelos de alto valor sin las preocupaciones asociadas a la construcción de la infraestructura. Además, la integración con Amazon SageMaker ha optimizado la colaboración entre distintos departamentos, eliminando la necesidad de ingeniería de datos autoservicio y reduciendo costos operativos.
Bayer Crop Science también ha abordado dos desafíos clave en la gestión de operaciones de ciencia de datos a gran escala: la documentación de código de alta calidad y su mejora continua. Con Amazon Q, la compañía ha automatizado la creación de documentación y ha optimizado la calidad de la existente. Esto ha permitido a los desarrolladores reducir notablemente el tiempo dedicado a estas tareas y mejorar la eficiencia del trabajo en equipo.
A medida que otros departamentos de Bayer comienzan a implementar soluciones similares, la empresa establece un modelo de referencia que podría ser replicado por otras organizaciones. Con tecnologías en la nube como AWS, la compañía está trazando un camino hacia un futuro más sostenible en la agricultura, donde la innovación se alinea con la necesidad de resolver los desafíos de una población global creciente.
vía: AWS machine learning blog
