Metagenómica e inteligencia artificial para mejorar el manejo del olivar

AGQ Labs presentó en el Olive Oil World Congress el proyecto SOILFORECAST, una iniciativa centrada en el estudio del microbioma del suelo en olivar mediante el uso combinado de metagenómica, análisis avanzados e inteligencia artificial.

El proyecto, desarrollado junto con la Universidad de Sevilla y Helix Bios, fue seleccionado para formar parte de la exposición de pósteres científicos del congreso, celebrado los días 2 y 3 de julio en Lisboa.

SOILFORECAST parte de una cuestión central para el sector: determinar si las comunidades microbianas presentes en el suelo pueden aportar información útil para anticipar el comportamiento productivo de los olivares.

El microbioma como indicador agronómico

La salud del suelo influye directamente en el desarrollo y la productividad del cultivo. Sin embargo, la enorme diversidad de microorganismos presentes en la rizosfera continúa siendo uno de los componentes menos conocidos de los sistemas agrícolas.

Para avanzar en su caracterización, SOILFORECAST integra tecnologías de secuenciación masiva, análisis físico-químicos y bioquímicos del suelo y modelos de machine learning.

El objetivo es identificar patrones entre miles de variables biológicas y agronómicas y transformar esa información en herramientas de apoyo a la toma de decisiones.

Una base experimental con 2.200 muestras

El diseño del proyecto contempla el estudio de 2.200 muestras de suelo rizosférico procedentes de olivares del sur de España, recogidas durante dos ciclos fenológicos completos.

Cada muestra se somete a un proceso de caracterización que incluye análisis físico-químicos, evaluación de indicadores bioquímicos relacionados con la actividad microbiana y secuenciación metagenómica de bacterias y hongos mediante tecnología Illumina.

Además, el proyecto incorpora el aislamiento e identificación de bacterias promotoras del crecimiento vegetal, junto con variables agronómicas como la climatología, la edad del cultivo y las prácticas de manejo.

Más de 18.000 unidades taxonómicas identificadas

Los resultados obtenidos durante el primer año muestran una elevada riqueza biológica en los suelos analizados.

La investigación identificó más de 12.000 unidades taxonómicas bacterianas y 6.400 unidades taxonómicas fúngicas. También generó bases de datos de referencia específicas para los ecosistemas de olivar, con más de 35.000 registros taxonómicos.

Paralelamente, los investigadores aislaron y caracterizaron 295 cepas bacterianas con capacidad para favorecer el crecimiento vegetal mediante mecanismos como la fijación biológica de nitrógeno, la producción de auxinas y la solubilización de fósforo y potasio.

Primeros modelos predictivos

Los primeros modelos desarrollados mediante inteligencia artificial permitieron identificar variables microbianas con un elevado poder predictivo para evaluar el estado del suelo y su potencial productivo.

El proyecto también puso de manifiesto la importancia de realizar seguimientos longitudinales, ya que la composición de las comunidades microbianas presenta una marcada variabilidad estacional.

Este factor resulta clave para interpretar correctamente la evolución del microbioma y su relación con la respuesta productiva del cultivo.

Hacia nuevas herramientas de asesoramiento agronómico

Uno de los principales objetivos de SOILFORECAST es trasladar el conocimiento generado a la práctica agrícola.

La información obtenida se integra en modelos capaces de convertir grandes volúmenes de datos analíticos en recomendaciones útiles para agricultores y técnicos, especialmente en aspectos relacionados con la gestión del suelo, la nutrición vegetal y la mejora de la productividad.

La combinación de metagenómica, análisis del suelo e inteligencia artificial abre así nuevas posibilidades para el desarrollo de herramientas de agricultura de precisión aplicadas al olivar.

Un proyecto colaborativo

SOILFORECAST es desarrollado por AGQ Labs, la Universidad de Sevilla y Helix Bios.

La iniciativa cuenta con financiación de la Corporación Tecnológica de Andalucía y del Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación, dentro de sus programas estratégicos de I+D+i en cooperación.

Fuente: AGQ Labs