A medida que crece la población mundial, también lo hace la demanda de alimentos. El modelado de cultivos basado en computadora proporciona información para garantizar que podamos satisfacer esta demanda de manera sostenible y eficiente.

Durante los últimos 30 años, se han desarrollado modelos de cultivos para aplicaciones como la adaptación al cambio climático y el aumento de la eficiencia en el uso de los recursos. Si bien el modelado de cultivos ahora está evolucionando rápidamente con los avances en genómica, fenómica (fenotipado) y tecnologías computacionales en los últimos años, el progreso podría acelerarse aún más con la capacidad de los colegas para evaluar, mejorar y reutilizar los modelos existentes. Este potencial en gran parte sin explotar para una mayor aplicación y desarrollo se ve obstaculizado por debilidades del modelo y problemas de larga data como:

  • confiar en un código no estándar que oscurece el contenido científico de un modelo (es decir, algoritmos),
  • falta de documentación (es decir, descripciones asociadas con los procesos modelados),
  • tener una estandarización mínima de las entradas del modelo o estructuras internas, y
  • siendo de código cerrado.

El desarrollador de software Andreas Enders, el científico Murilo Vianna y sus colegas de la Universidad de Bonn describir un marco versátil de modelado y simulación en un nuevo artículo publicado por in silico Plantas. Plataforma de modelado y evaluación del impacto científico para la gestión avanzada de cultivos y ecosistemas (SIMPLE) es una herramienta científica de código abierto creada para facilitar el desarrollo de modelos.

Una visualización de los componentes del modelo vinculados visualmente en el editor de soluciones integrado.
Vista de la solución modelo de CropManager, la GUI de SIMPLACE para estudiantes y partes interesadas.

“Esta plataforma está en continuo desarrollo y se ha probado y aplicado cada vez más en una variedad de estudios agrícolas durante la última década. ¡Es por eso que queremos resaltarlo con un artículo ahora!” explica Enders.

Un gráfico que muestra iconos de flexibilidad equilibrada con rendimiento. Este equilibrio se puede compensar mediante la inclusión de transparencia.
Principales paradigmas de la implementación técnica. Los tres paradigmas se contradicen en partes, y promover uno debilita al otro. Por lo tanto, es necesario equilibrar la flexibilidad y el rendimiento.

SIMPLACE ofrece un enfoque flexible y transparente para desarrollar modelos personalizados para una variedad de sistemas de cultivo y diferentes disciplinas (agronomía, fisiología de cultivos, ciencia del suelo e hidrología). Los creadores de SIMPLACE han intentado equilibrar tres paradigmas contradictorios: flexibilidad, transparencia y rendimiento con los siguientes atributos:

Flexibilidad

  • configurable (facilitando la armonización del formato de datos al proporcionar un conjunto de herramientas de traducción)
  • modular: la estructura del modelo se compone de unidades de software discretas, reemplazables e intercambiables
  • múltiples interfaces de usuario: una GUI que requiere un conocimiento mínimo del proceso de modelado y el contenido científico y una interfaz de consola para trabajos más complejos
  • control utilizando múltiples lenguajes de secuencias de comandos: R, Python, Matlab y Octave adecuados para múltiples sistemas operativos
  • múltiples tipos de entrada y salida: CSV, bases de datos SQL, XML, archivos Shape, NetCDF, Json, etc.

Transparencia

  • Open Source
  • documentaciones de módulos centralizados y estándar, con una descripción explícita de variables, constantes y unidades subyacentes y ontología

Rendimiento

  • frecuencia flexible de actualización de parámetros
  • permite subprocesos múltiples en HPC
  • proceso de E/S eficiente

Si bien ya existen otras plataformas de modelado, los autores señalan la singularidad de SIMPLACE. “Ofrece una serie de algoritmos listos para usar que se pueden combinar y personalizar rápidamente para abordar una amplia gama de preguntas científicas. Los recursos de datos de entrada y salida flexibles, así como la interfaz con otros lenguajes de programación (p. ej., Python y R) facilitan el acoplamiento directo de SIMPLACE con otras bases de datos y plataformas de modelado y permite el intercambio automatizado de unidades de modelos”.

Lea el artículo para obtener una descripción de la implementación técnica principal y las características de SIMPLACE para desarrollar soluciones modelo personalizadas que se pueden aplicar a varios sistemas de cultivo. El artículo también incluye una breve revisión de aplicaciones ejemplares de SIMPLACE que cubren diferentes temas, cultivos y sistemas de cultivo, escalas espaciales y geografías.

LEE EL ARTÍCULO:

Andreas Enders and others, SIMPLACE – A versatile modelling and simulation framework for sustainable crops and agroecosystems, in silico Plants, 2023; diad006, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diad006

Se puede acceder libremente al código fuente SIMPLACE, los paquetes de interfaz auxiliares y la aplicación instalable en http://www.simplace.net.