La población mundial continúa creciendo rápidamente, presentando desafíos significativos para la producción de alimentos, fibras y combustibles, además de la restauración de recursos naturales como el suelo y el agua en un contexto afectado por el cambio climático. Según estimaciones de Bayer Crop Science, será necesario aumentar la producción de cultivos en un 50% para el año 2050 para satisfacer estas crecientes demandas. Para abordar este reto, la empresa está colaborando con agricultores y otros socios para impulsar la agricultura regenerativa, un enfoque que busca maximizar la producción mientras se restaura el entorno natural.
La agricultura regenerativa es una práctica sostenible que se centra en mejorar la salud del suelo mediante la integración de elementos naturales para crear ecosistemas saludables. Bayer Crop Science considera que esta es la clave para el futuro de la agricultura y está enfocando sus esfuerzos en aumentar la producción de alimentos al mismo tiempo que restaura la naturaleza. Para lograrlo, la empresa está utilizando tecnología de vanguardia, como Amazon SageMaker, y acelerando la documentación de código con Amazon Q.
Con el desafío de escalar modelos predictivos genómicos y acelerar su tiempo de lanzamiento al mercado, Bayer Crop Science ha implementado su Ecosistema de Ciencia de Decisiones (DSE), una solución de operaciones de aprendizaje automático desarrollada sobre la infraestructura de AWS. Esta plataforma proporciona un entorno de toma de decisiones conectado y fácilmente accesible para miles de científicos de datos, permitiendo aplicaciones como la inteligencia artificial generativa y el análisis de imágenes geoespaciales de datos de campo.
El DSE permite a los científicos de datos focalizar sus esfuerzos en la construcción de modelos de alto valor sin las preocupaciones que usualmente conlleva la infraestructura. Gracias a su integración con Amazon SageMaker, se ha optimizado la colaboración entre diferentes departamentos, eliminando la necesidad de desarrollar ingeniería de datos autoservicio y reduciendo costos operativos.
Bayer Crop Science también ha enfrentado dos desafíos fundamentales en la gestión de operaciones de ciencia de datos a gran escala: la documentación de código de alta calidad y su mejora continua. Con Amazon Q, la compañía ha automatizado la creación de documentación, mejorando significativamente la calidad y reduciendo el tiempo que los desarrolladores dedican a estas tareas, lo que a su vez mejora la eficiencia del trabajo en equipo.
A medida que otros departamentos de Bayer adoptan soluciones similares, la empresa está creando un modelo que podría servir de referencia para otras organizaciones. Con el uso de tecnologías en la nube como AWS, Bayer está trazando un camino hacia un futuro más sostenible en la agricultura, alineando la innovación con la necesidad de enfrentar los desafíos de una población global en expansión.
