Varias variedades de arroz, como las imágenes en crecimiento en Texas, han sido posibles por los programas de reproducción del gobierno. Según un nuevo modelo, estas variedades son diferentes en su elasticidad para el cambio climático. (Foto proporcionó a Susan McCach y una guardería de arroz regional uniforme)
West Lapayet, Ind. –
El cambio climático, los eventos climáticos extremos, los registros sin precedentes en la temperatura y los océanos ácidos superiores dificultan predecir el destino a largo plazo de las variedades de cultivos modernos.
A Artículo publicado El 18 de marzo de 2024, la emisión de adquisiciones de la Academia Nacional de Ciencias, Diane WangProfesor Asistente Departamento de Agricultura de ParduY su investigador postdoctoral CientosEl modelo predecible que desarrollaron se ha informado en el algoritmo de aprendizaje automático para predecir cómo los rendimientos de los arroz se verán afectados por el cambio climático. Su trabajo se completó con la ayuda de la Universidad del Coronel y los investigadores. Centro Nacional de Investigación de Rice de Del BumperEl
Wang dijo: “Con modelos estadísticos tan a gran escala, básicamente es como el clima o la genética, y los mapea para resolver los resultados. Aquí estamos ansiosos por predecir el rendimiento”, dijo Wang.
Los cinco mejores exportadores en los Estados Unidos hacen importante la producción de arroz en varios estados del sur del mundo. Wang y Jamshidi trabajan una base para la predicción de la inteligencia artificial de arroz y otros cultivos, potencialmente ayuda en las prácticas reproductivas en la agricultura, donde las variedades de cultivos tienen el mayor riesgo de cambio climático.
A través de este modelo, el equipo ha descubierto que es probable que las variedades modernas de arroz “menos malas” que las viejas variedades afectadas por el cambio climático. Los programas de cría pública basados en universidades están principalmente detrás del éxito del arroz actual. El desarrollo de sus nuevas variedades ha mejorado aún más el conjunto de genes para Paddy y también incluye características específicas y objetivo. Wang dijo que este estudio importó la importancia de la contribución histórica de Tihassic y continua de este programa de reproducción pública.
Wang dijo: “Este modelo de basura predice que los grupos de arroz moderno harán menos peor que las viejas variedades de grupos, pero tendré cuidado de decir que he terminado nuestro trabajo”. “Hay mucha incertidumbre con respecto al clima futuro y este tipo de modelos son solo una herramienta para explorar la situación” “”
El arroz contiene un pequeño genoma en comparación con otros cultivos. La disponibilidad de datos históricos y viejas variedades de semillas lo han convertido en un estudio ideal para el diseño de modelo predominante. El equipo calificó los datos históricos de temperatura y clima de Tihassic, así como el “descubrimiento de casualidad de informes de diferentes tipos de tierra”.
Los estados del sur de los Estados Unidos en la región del Delta del Delta de Mississippi han registrado qué tipo de arroz se cultivó en una proporción a nivel del condado desde la década de 1970. Muchos de los informes de esta tierra fueron enviados al equipo como un documento escrito tipo. Este grupo fue capaz de ganar viejas variedades de semillas del Centro Nacional de Investigación del Rice Del Bumper, que ya no nace.
Las variedades de estos arroz se analizaron a nivel genético, y se dividieron en base a la variedad de alelos o genes de Wang y Asociados. Están capacitados en modelos de aprendizaje automático que utilizan rendimientos a nivel de condado con datos históricos tihásicos, como temperaturas y lluvias de varios informes de tierras de diferentes informes de tierras.
El intento de Jamshidi de crear este modelo es especialmente novedoso porque el modelo final combina 10 métodos de aprendizaje automático para crear un modelo de mezcla que pueda procesar métodos más versátiles. La salida del modelo Acember proporciona resultados más precisos bajo el mismo profético.
Este estudio no solo proporcionará una estructura para crear un modelo para otros cultivos con profetistas similares, sino que Wang analizará otro aspecto posible para este estudio. En condiciones predichas, las variedades de arroz antiguas y modernas pueden actuar como una evaluación adicional de los modelos que conducen el examen físico, así como también indicar composición genética y fisiológica, lo que marca la diferencia entre la elasticidad entre los diferentes grupos.
Wang dijo: “Este tipo de predicciones son el primer paso. El modelo nos ha dado algunos resultados posibles, pero ahora alguien tiene que realizar pruebas de seguimiento para obtener los procesos subyacentes”.
Wang y su laboratorio están estudiando en la genética del cultivo y la interacción entre su entorno y están utilizando modelado y otras tecnologías para crear un futuro más estimado para la agricultura.
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