美国农业部农业创新议程评论

美国农业部(USDA)最近关闭了一项有关其农业创新议程(AIA)的公开征求意见的请求。利益相关者描述了寻求使生产者,消费者和环境受益的解决方案。美国农业部对四个“集群”特别感兴趣,这些“集群”具有提供广泛的变革性创新潜力:

  • 基因组设计 -利用基因组学和精确育种来探索,控制和改善农业重要生物的性状。
  • 数字/自动化– –部署精确,准确和基于现场的传感器以实时收集信息,以便可视化变化的状况并通过干预措施自动响应,从而降低损失风险并提高生产率。
  • 说明性干预 -数据科学,软件工具和系统模型的应用和集成,以实现用于管理粮食和农业系统的高级分析。
  • 基于系统的农场管理 -利用系统方法来了解粮食和农业系统不同要素之间相互作用的本质,以提高农场企业的整体效率,适应力和可持续性。

许多不同的团体和利益相关者都提交了评论,阅读这些评论是有益的。但是,在评论别人的评论之前,让我们花一些时间仔细思考这些领域并提供一些方法:

基因组设计

农业已经进入探索和利用物种基因组的“基因组”时代。几乎每个对农业重要的物种都对其基因组进行了测序(在此列出)。这种基因组信息已经转化为许多动植物育种计划中更快、更大的收益,而在小众农业研究圈外基本上没有人注意到,主要是基于2001年的这篇原创论文。 除了作物物种已经进行了基因组测序,大多数害虫也已经进行了测序。在这些育种计划中,获得许多个体的某种基因组信息,既容易做到,又成本低廉(十几年前也是一个不错的创业场景)。困难的部分一直是将这些信息转化为有用的东西。一个更抽象的“-组 ”时代已经开始(转录组学,蛋白质组学,表观基因组学等),相对于相对 “静态 “的基因组,这些技术可能提供了对生物体更透彻的理解。

所有这些“组学 ”技术应该是非常适用于下一代基因组编辑(GE)技术(如CRISPR-Cas9),希望利用物种间或物种内识别的基因来迅速使物种适应新的疾病或新的害虫。这方面的前沿工作如今已经在进行。一个突出的问题是监管环境没有随着科学的发展而发展,将这些物种推向市场是困难的。尽管有一些最初的成功案例,例如基因组编辑的抗褐变蘑菇。考虑到第一代转基因生物的信息战,消费者对这项技术的反应也不清楚。

另一个有趣的想法是利用基因编辑能力快速插入/修饰基因并使许多有用的水果和蔬菜作物的生产区域分散。大多数水果蔬菜作物都生长在较小的地理区域,这使它们成为有害生物和病原体的沃土。通过基因组编辑的植物,所有植物都进入了一系列气候带。从理论上讲,这可以帮助平衡有害生物/病原体与宿主之间的相互作用,从而有利于宿主。如果检测到新的疾病暴发,该区域将被“放弃”或移动,并让病原体自行消亡。

美国农业部农业创新议程评论

另一个领域是了解基因驱动的遗传学,以便它们可以在未来50-100年的农业中成为可行的工具。使用化学物质控制昆虫和害虫是不可持续的,用于控制昆虫/小虫的小型机器(即纳米机器人)将是有用的。同样,部署单基因或双基因抗性(来自种间或种内来源)也是不可持续的–在美国农业或任何其他主要农业产区的水平上,自然选择的规模过大且过于稳健。基因驱动器有可能模仿链式反应,并可以利用这些害虫和昆虫已经拥有的规模,并将其用于自身。了解如何部署基因驱动,使这些害虫的毒性降低或严重减少它们的种群数量是很有趣的。我们几乎可以用无限的方法来设计这些驱动力来造福人类。一个例子是可能延长农业中的化学时代,因为人们可以在除草剂或杀虫剂的易感性中进行基因驱动,而自然选择已经使其具有抗性。这些类型的解决方案将很难使营利性公司获利,因此,没有动力激励公司设计基因驱动器(谁付钱?)。

数字/自动化

农业数字和传感器革命的自然扩展应该是通过非人工工具收集USDA NASS调查中使用的数据。可以通过卫星或传感器得出的数据(其中一些已经由USDA收集)以比当前方法(电话,信件,有时通过电子方式)更系统和自动化的方式捕获所需信息。这个数字/自动化支柱与下一个支柱(“规范性干预”)相互作用,因为我们必须收集和标准化数据,以便对这些数据做出及时的决策。大量适用于农业的传感器/数据采集设备已经在市场上出售(天气传感器,来自摄像机/卫星/飞机的静态图像,LiDAR))。将这些传感器以自动,系统的方式进行收集是第一要务。由于这是基础数据,因此这些数据的质量和数量可能对将来的应用至关重要。

部署和自动化(并报告)现有传感器的系统化网格系统的另一条并行轨道是开发有用的纯农业传感器。现代农业中的一个大问题是经典的宿主/害虫相互作用。科学家们采用了一些抗药性机制,自然选择就努力克服这一问题(大豆孢囊线虫玉米锈病小麦锈病等)。有可能开发出能够主动(自动)监控重要农作物病原体中抗药性状况的生物传感器。有些政府机构已经表明可以快速收集,建模和部署数据(请参见气候预测中心的网站)。下一步工作将是处理硝酸盐,化学物质中的残留空气颗粒以及农业中涉及的任何其他因素。

规范性干预

这是一个奇怪的名称,但很重要。简而言之,USDA是一个庞然大物的组织,在“下一代” 之前就已经收集了“下一代”数据。航空影像已经拍摄了很长一段时间,但是这些照片基本上已经收集了灰尘,并没有真正用于任何形式的预测分析应用中。使USDA能够轻松方便地收集任何数据,应该是第一要务(如上所述)。美国农业部内的大多数网站设计欠佳,让人想起网络的另一个时代。。由于USDA收集了大量数据,因此可以以使因果用户(农民)和想要访问原始数据的研究人员满意的方式向公众公开此信息。政府机构已经表明,他们可以开发满足这些条件的半现代化网站,因此,美国农业部应该没有什么不同(再次,CPC的网站通常状况不佳)。

对基于系统的方法进行建模。从物理上讲,农业是高度相关的(气候,土壤肥力,动物/作物健康,动物饲料,牧场/农场的肥料),但是在用户界面差的背后,数据系统常常是脱节的,孤立的或更糟的。如果无法将这些信息无缝地传递给用户(农民/消费者),那将毫无意义。

基于系统的农场管理

如今,“系统”方法在许多行业中都很流行,农业也没有什么不同,“可再生农业 ” 在如今变得越来越明显。不仅仅是重新配置组织结构图或公司团队设置;人们实际上 可以看到耕作操作的“系统方法”:选择作物轮作,施用肥料,杂草管理等,因为这些事情在现实生活中得到体现。需要明确的是,像提高效率和可持续性的概念似乎是相互矛盾的,如玉米,大豆和棉花的超效率已经导致联合国已经耗尽土壤健康并造成二阶和三阶负面影响的可持续做法(请参阅墨西哥湾低氧区)。但是正如我们在这里所提倡的那样,诸如自主机器人或无人机之类的新技术可以在技术方面提供帮助。所有这些“实际决策”都取决于财务管理方,任何 “可持续”解决方案都需要从定义上讲是有利可图的。你是怎么做到的?您需要向该土地的土地所有者/农民付费,并采用除集约化耕作方式以外的其他方式。它开始慢慢发生。这是一个巨大的挑战,但美国农业部可以通过提供直接付款或税收抵免来跳入此类计划。启动空间也在试图解决这个问题。通常,农业技术人员专注于技术解决方案,而不是经济解决方案。社会不能指望理性的农民因外部成本而增加他们的负担等做法。

政府机构可以通过法律法规影响这些事情。另一个有趣的方面可能是利用区块链技术来跟踪从农场到餐桌的食物(主要是易腐食品:水果,坚果,蔬菜,乳制品,肉类)。之前链接的公司Nori正在使用区块链来“认证”碳信用额。这仅仅是一种可能的应用。该技术不是新技术,但是要管理该技术以扩大美国农业规模将需要一些工程。

最后的想法

通过征求主要利益相关者的意见,这对美国农业部是一个积极的进步。USDA并不缺少资金或资金,因此如何花钱是保持美国作为农业强国的关键。希望我们也借此机会减少系统中的风险,同时使农场更具可持续性和盈利能力。一般来讲,农民和农业一直是一个“高效”市场。希望这一创新议程的结果是为农业,环境和消费者带来有利进展。

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