Una nueva investigación realizada por la Universidad de Texas en el Arlington y el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos muestra cómo el modelado matemático puede predecir la propagación de galletas tóxicas en los cultivos de maíz de Texas, en el que se puede ofrecer una potencial salvavidas a los agricultores con miles de millones de cultivos.
“Nuestra investigación se centra en predecir brotes de subotoxinas en Texas”, dijo Angela Alela, miembro del documental de matemáticas en la UTA. “Un desafío importante es que puede haber contaminación con cualquier síntoma claro de infección por hongos. Esto hace que sea importante predecir el riesgo preliminar, especialmente para permitir estrategias de prevención y reducción de objetivos”.
La aplatoxina son compuestos tóxicos que son fabricados por algún hongo en la familia de micotoxi y se encuentran comúnmente en cultivos como el maíz (maíz) y algunas nueces. Son carcinénicos y pueden presentar graves riesgos para la salud de los humanos y los animales.
El equipo de investigación incluyó a Jianzong Su, profesor y ex patrón de doctorado del Departamento de Matemáticas del Dr. Ola de UT Arlington. Juntos, desarrollaron el índice de riesgo de aplotoxina (ARI) y aplicaron varios métodos de máquina de aprendizaje para predecir la propagación de ultocáculos en Texas. ARI es un modelo de predicción que mide el riesgo general de contaminación durante el crecimiento de los cultivos.
“Mi principal contribución fue calcular las fechas de plantación históricas para cada condado de Texas, que utilizó la serie temporal de imágenes satelitales”, dijo Aella. “Dado que el maíz es el más sensible a la contaminación de la ablotoxina en etapas de crecimiento específicas, las fechas exactas de la siembra son esenciales. Mi contribución a la fecha de siembra ha mejorado significativamente nuestro diagnóstico de riesgo, lo que ha aumentado la precisión de nuestro modelo de aprendizaje automático en un 20 %”.
“Como parte de su contribución a nuestra investigación de microtoxinas, el Dr. Ola integró un nuevo aporte. Utilizó las plantas de diferencias habituales obtenidas de las imágenes satelitales para predecir las horas de plantación”. Fronteras en microbiología Y el patólogo vegetal del Servicio de Investigación Agrícola del USDA Centro de Investigación Regional del Sur en Nueva Orleans. “Ella continuará aumentando su modelo para aplicarlo al resto de los Estados Unidos”.
Ola señaló que el estudio tiene implicaciones generalizadas para los agricultores, procesadores y consumidores, ya que la contaminación micotóxica causa miles de millones de dólares de pérdidas económicas anualmente.
“Nuestra investigación ayudará a los agricultores a tomar decisiones informadas, tomar la seguridad de los cultivos, la seguridad alimentaria, la estabilidad y la estabilidad económica, para implementar las estrategias para los agricultores”, dijo Ola.
“Esta investigación moderna revolucionará la gestión de la contaminación de la micotoxina en el maíz y para enfrentar sus desafíos”, dijo el Dr. Castano Dok. “Los agricultores se beneficiarán de la guía de expertos sobre el nivel de riesgo de contaminación micotóxica que ayudará a la selección futura de cultivos y la capacidad de adoptar variables de entrada, como las aplicaciones de fungicidas y biocontrolaje”.
La cooperación para esta investigación fue proporcionada por los Servicios de Investigación Agrícola del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos.
