HAMBURG, Duitsland--(BUSINESS WIRE)--Soilytix GmbH, een toonaangevende innovator op het gebied van bodemmicrobioomanalyse, kondigt een baanbrekend onderzoek aan dat onlangs is gepubliceerd in Science of the Total Environment. Het onderzoek, getiteld "Local Microbial Yield-Associating Signatures Largely Extend to Global Differences in Plant Growth", laat zien hoe machine learning, toegepast op bodemmicrobioomgegevens, een revolutie kan teweegbrengen in de voorspelling van gewasopbrengsten op wereldwijde schaal.
Het onderzoek benadrukt het potentieel van microbioomgegevens met hoge resolutie en kunstmatige intelligentie voor de aanpak van belangrijke uitdagingen in de landbouw, waaronder schommelingen in gewasopbrengsten. Onderzoekers van Soilytix hebben op een maïsveld in Duitsland met succes een model voor machine learning ontwikkeld dat in staat is circa 65% van de lokale schommelingen in de maïsopbrengst te voorspellen. Opmerkelijk genoeg bleek hetzelfde model, bij wijze van test toegepast op wereldwijde datasets, voorspellende waarde te hebben voor plantengroeicijfers in uiteenlopende geografische gebieden, waaronder Noord- en Zuid-Amerika en Azië.
Belangrijkste bevindingen:
- Bodemmicrobiomen bieden robuuste, schaalbare voorspellingen voor oogstopbrengsten die verder reiken dan de lokale context.
- Een model voor machine learning, gebaseerd op 26 bacteriesoorten in de bodem, voorspelt tot 37% van de wereldwijde schommelingen in vegetatie.
- Soorten als Hyphomicrobium, Luedemannella en Reyranella bleken belangrijke voorspellers van de productiviteit van planten, waarbij een wereldwijd consistent verband met de groei van gewassen werd aangetoond.
Dit innovatieve onderzoek onderstreept niet alleen de rol van bodemmicrobiomen in duurzame landbouw, maar benadrukt ook de mogelijkheden van het gebruik van datawetenschap om de landbouwproductiviteit en het beheer van grondstoffen wereldwijd te optimaliseren.
Citaat van hoofdonderzoeker: "Onze bevindingen wijzen op een wereldwijd geconserveerde verzameling bodembacteriën die nuttig zijn voor het voorspellen van plantengroei op verschillende locaties," aldus Dr. Matthias Schaks, hoofdonderzoeker bij Soilytix. "Dit werk opent de weg naar een toekomst waarin AI en microbioomgegevens de landbouw kunnen transformeren."
Opmerking van Bruno Steinkraus, CEO van Soilytix: "Dit onderzoek vertegenwoordigt een belangrijke stap voor de agrarische sector," aldus Dr. Bruno Steinkraus, CEO van Soilytix. "Wij van Soilytix streven ernaar om landbouwers, landbeheerders en leveranciers van producten voor de landbouw te voorzien van geavanceerde hulpmiddelen die niet alleen de oogstopbrengst verhogen, maar ook de duurzaamheid bevorderen. Ons onderzoek bevestigt het cruciale verband tussen het bodemmicrobioom en de wereldwijde voedselproductie."
Over Soilytix: Soilytix GmbH werkt aan de toekomst van bodemgezondheidsanalyse door gebruik te maken van geavanceerde DNA-sequencing en technologieën voor machine learning. Soilytix, gevestigd in Hamburg, biedt de landbouwsector praktische inzichten waarmee gewasopbrengsten kunnen worden geoptimaliseerd en waarmee duurzame landbouwpraktijken wereldwijd worden bevorderd.
Toegang tot het onderzoek: Het volledige onderzoek is te raadplegen voor verdere details en is vrij toegankelijk op Science of the Total Environment.
Voor meer informatie of voor toegang tot het volledige onderzoek kunt u contact opnemen met media@soilytix.com.
Wilt u meer weten over dit voorspellende model of wilt u praktische inzichten verkrijgen die zijn afgestemd op de gesteldheid van uw bodem? Volg ons op LinkedIn of neem contact met ons op via info@soilytix.com om meer te weten te komen over hoe Soilytix u kan helpen uw landbouwactiviteiten te optimaliseren door het bodemleven te meten met behulp van geavanceerde eDNA-analyse.
Deze bekendmaking is officieel geldend in de originele brontaal. Vertalingen zijn slechts als leeshulp bedoeld en moeten worden vergeleken met de tekst in de brontaal, die als enige rechtsgeldig is.
