Podcast Ag Tech Talk: Reconfigurando nuestra forma de cultivar con Michael Strano del MIT
26 de agosto de 2025 En este episodio de Ag Tech Talk de AgriBusiness GlobalNos acompaña Michael Strano, profesor de Ingeniería Química en el MIT y coinvestigador principal del Tecnologías disruptivas y sostenibles para la agricultura de precisión (DiSTAP) Grupo de investigación interdisciplinario de la Alianza Singapur-MIT para la Investigación y la Tecnología (SMART), la unidad de investigación del MIT en Singapur. Strano compartió cómo su equipo es pionero en tecnologías de monitoreo de plantas no invasivas y en tiempo real que interactúan directamente con el sistema nervioso químico de los cultivos. También explica cómo herramientas como los nanosensores, la IA y los sistemas de ambiente controlado están transformando la forma en que entendemos y optimizamos el crecimiento de las plantas. Desde el diagnóstico de cultivos basado en hormonas hasta los fertilizantes nanotecnológicos y la administración de CRISPR, explora las innovaciones necesarias para cerrar la brecha entre la seguridad alimentaria y la sostenibilidad, y lo que se requiere para implementar estas herramientas en las explotaciones agrícolas de todo el mundo.
Transcripción del podcast:
* Esta es una transcripción editada y parcial de este podcast.
P: ¿Puede contarme un poco sobre qué papel desempeñará el monitoreo de plantas no invasivo y en tiempo real en el futuro de la agricultura de precisión?
Profesor Michael Strano
Michael Strano: Bueno, el sueño de todos es usar la retroalimentación en tiempo real directamente de la planta. Por ejemplo, ¿está creciendo activamente? Para determinarlo, se podría monitorear una hormona llamada auxina. Las plantas expresan auxina en gradientes, y estos gradientes literalmente les indican en qué dirección crecer. Si podemos aprovechar esto, podemos comprender al instante si una planta está sana y quiere crecer.
La visión final es colocar cultivos vivos en un entorno controlado y luego ajustar los parámetros: la cantidad, el color y la intensidad de la luz, el agua, el dióxido de carbono y los nutrientes del suelo. Todas estas son variables que podemos optimizar. La idea es usar sensores para determinar cómo ajustar estas entradas en lo que se conoce como un bucle de control.
Este enfoque ofrece numerosas ventajas. No solo permite optimizar el crecimiento, sino que también es posible con cualquier tipo de semilla o cultivo. Imagine una finca con un ciclo de cosecha muy rápido, que produce múltiples cosechas al año.
Se podrían introducir semillas de cualquier parte del mundo (incluso de distintos tipos de cultivos, como fresas o verduras de hoja verde) y el entorno se ajustaría automáticamente en tiempo real para optimizar el crecimiento y responder a las enfermedades o al estrés.
Pero para que ese sueño se haga realidad necesitamos algo fundamental: datos lo suficientemente rápidos, lo suficientemente rápidos para que al menos un agricultor pueda intervenir y, eventualmente, para que una computadora o un sistema de inteligencia artificial los gestione de manera autónoma.
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