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孟山都五大研发平台支持农业可持续发展

2018-01-31 | 作者: 张晴丹 李晨 | 标签: 农业可持续发展 孟山都

农民需要能够对抗干旱、杂草、病虫害,充分释放农田潜力的解决方案。孟山都的科学家有望通过前沿数据科学创新,尤其是人工智能和机器学习,满足农民需求,有益环境和消费者。

近日,孟山都公司发布了过去一年中产品研发线项目取得的最新进展。孟山都公司目前的五大研发平台包括数据科学、作物育种、农业生物技术、作物保护和农业生物制剂,阶段推进项目数量创历史新高,也就是说,连续第五年有20个以上的项目研发进阶。

此前,孟山都公司执行副总裁兼首席技术官罗伯·傅瑞磊(Robb Fraley)博士表示,农业生产持续面临挑战,包括上涨的全球粮食和纤维需求、有限的土地和水资源,以及气候变化——这需要农业提高生产力,优化自然资源使用,保护环境。孟山都支持17个联合国可持续发展目标,努力在现代农业进程中,通过产品研发线的项目设置践行气候智能农业的承诺。农民需要能够对抗干旱、杂草、病虫害,充分释放农田潜力的解决方案。孟山都的科学家有望通过前沿数据科学创新,尤其是人工智能和机器学习,满足农民需求,有益环境和消费者。

据悉,孟山都公司的产品研发平台通过提供以下创新支持可持续的现代农业实践。

帮助农民应对作物面临的威胁

根据联合国粮农组织统计,每年因虫害、杂草和植物病害而导致的全球产量损失占潜力产量的40%。从上世纪开始,作物保护工具已经越来越多、越来越有效,并且发展到能够让农民在生产更多的同时减少对环境的影响。

在孟山都公司核心产品研发线中,棉花的草盲蝽和蓟马控制技术进展到第四阶段,旨在保护农民的棉花作物同时免受草盲蝽、蓟马和盲蝽蟓等害虫的侵害,并帮助农民减少喷洒杀虫剂。

气候公司的病害诊断与鉴定技术,使用人工智能(AI)对玉米、大豆和小麦中的病害进行实时鉴定和诊断,帮助农民在作物生长季更及时地采取作物保护措施。目前该技术正从研发阶段进展到预商业化阶段。

新型配方和成熟除草剂的组合,均取得了阶段性进展,将帮助农民管理杂草,避免杂草与作物争夺阳光、水分和营养。

孟山都全球农业生产力技术总监Matt Helms表示:“孟山都持续开发产品、技术和数据,优化自然资源使用,提高农业生产力。深刻理解生产要素间的相互作用,使我们能够更好地为种植者提供解决方案。我们的产品研发线基础坚实又充满活力,既有迭代升级,如下一代除草剂预混剂的新型组合,也有突破性创新,如新型种子微生物种衣剂与病害诊断人工智能技术。”

优化农田生产潜力

除预测并应对作物所面临的威胁,农民还需要挖掘农田生产潜力。孟山都致力于种子技术——从用土壤微生物处理种子到选择育种以提高作物产量——都在致力于帮助农民释放其生产潜力。

在孟山都产品研发线中,玉米生物增产II,待监管部门批准后将注册品牌上市,利用土壤微生物作为种衣剂,增强植物吸收养分的能力,目前已进入生物农业联盟产品研发线的第四阶段。

高密植玉米系统预计2018年推出,采用常规育种技术,使玉米种子在小间距种植时,也能够生长茂盛。

蔬菜育种项目每年平均为农民提供20种作物的125个新品种,在农艺表现、风味特点、大小、颜色或形状方面提供更多改良。

孟山都全球棉花、小麦和独特作物总监Shannon Hauf博士表示,每一年的潜能优化从种子选择强势开启。现代农业的持续创新将推动微生物种衣剂的使用,促进作物早期生长,并通过先进的杂交种尽可能地提高种植密度,同时利用数据科学将种子放在最适宜的生长地点,释放其生长潜力。

精准实施农田投入

农业生产致力于节约土壤、水和能源。在今天不断变化的气候条件下,农民持续寻求创新途径保护自然资源,同时更精准地施用其他农田投入,比如种子、农药和肥料。现代农业也致力于为农民提供必要的工具。

在孟山都产品研发线中,气候公司的氮管理技术综合多种数据来源帮助农民决定氮肥施用的时间和用量,使作物健壮生长,同时避免过量使用,导致水土流失。

除草剂耐受系统的进展,如第四代耐除草剂棉花将进一步促进免耕和保护性耕作实践,保护表层土壤,以防流失到溪流、河流和湖泊中。免耕土壤通过作物和植物材料吸收储存碳,防止其扩散到大气中。

气候公司首席科学家Sam Eathington博士表示,数据创新不仅能够提高产量,还关乎农民关键的田间决策,比如种子、肥料和水,以更持续的方式,从每一寸土地中收获更多。

实际上,现代农业正在被数据科学改变。面临气候变化,这些领域的进展正在帮助农民高效地使用自然资源,生产粮食。孟山都的科学家正在拥抱数据创新,包括人工智能和机器学习。

孟山都信息技术合作与外联总监Anju Gupta表示,孟山都公司的育种家、气候科学家和土壤微生物学家是农业中最早应用数据科学、人工智能和机器学习方法的。“在我还是育种家和定量遗传学家的那些年,我们团队就在使用预测分析,筛选品种,最终在每一粒种子播种前我们就能了解其产量潜力。同样,我们的蔬菜研发团队也在开发建模工具预测番茄等蔬菜作物的风味表现,我们的土壤微生物团队则在利用分析学,对每年土壤中成千上万种微生物菌株进行评估。”

《中国科学报》 (2018-01-31 第7版 产经)
 

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来源:中国科学报

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