El núcleo del trabajo de Elemental Enzymes reside en el desarrollo de enzimas, péptidos y bioquímicos naturales específicos que mejoran la salud y la productividad de las plantas. Pero hay un tipo adicional de ciencia detrás de esa ciencia, que ayuda a refinar los datos que nuestros investigadores producen y proporciona ideas a todos dentro de la empresa.

El equipo de ciencia de datos de Elemental está dirigido por Jay Harrison, jefe global de ciencia de datos, y Tara Enders, directora técnica de ciencia de datos. Se trata de un grupo de expertos con más de medio siglo de experiencia combinada en el mundo académico y en sectores que abarcan la agricultura, la genética, la fabricación de alimentos y la medicina.

La mayor parte de su trabajo abarca la investigación y el desarrollo con células y plantas en el laboratorio, y las evaluaciones técnicas y sobre el terreno: desde la planificación de experimentos hasta el análisis de los datos de esos ensayos y la posterior presentación de los resultados.

En general, Harrison afirma que el equipo de ciencia de datos ayuda a garantizar que nuestros científicos de plantas recopilarán suficientes datos para respaldar una declaración de producto y que los resultados cumplirán un riguroso escrutinio científico y normativo. El equipo también ayuda a otras unidades de negocio de Elemental cuando es necesario, a menudo proporcionando resúmenes visuales y escritos a sus colegas en la gestión, planificación y ventas para poder explicar los resultados experimentales a los clientes, partes interesadas, colegas científicos y socios de la industria.

Ciencia de datos en acción

Las ideas iniciales para nuevas tecnologías y productos en Elemental surgen de sus científicos investigadores y directivos. Lo que hace el equipo de ciencia de datos, explica Enders, es ofrecer apoyo para reunir y presentar pruebas que permitan evaluar el beneficio y la rentabilidad potenciales de esas ideas.

Parte de ello consiste en ayudar a planificar experimentos, como ya se ha indicado, para evaluar de forma justa las nuevas tecnologías en comparación con los tratamientos estándar en uso.

Para ello, los científicos de datos analizan la información de un experimento y realizan pruebas de significación estadística para determinar si una tecnología probada proporciona una ventaja que sea repetible. En caso afirmativo, otros análisis determinan si confiere mayores beneficios en determinados entornos, incorporando las condiciones del suelo, el clima y las enfermedades de las plantas.

"Incluso el método de aplicación suele examinarse por su impacto en los resultados experimentales", dice Enders.

Los miembros de nuestro equipo de ciencia de datos ayudan a garantizar que los científicos de las plantas recopilen suficientes datos para respaldar una declaración de producto y cumplir con el escrutinio científico y normativo; y ayudan a otros colegas con materiales para ayudar a explicar los resultados a los clientes, las partes interesadas y los pares científicos de Elemental.

Los miembros del equipo suelen utilizar distintos criterios para hacer avanzar una nueva tecnología en el proceso de I+D en función de una serie de factores, como los requisitos normativos y la disponibilidad de parcelas para realizar pruebas con determinados cultivos en distintas regiones del país o del mundo.

A veces, los miembros del equipo contribuyen a la I+D con datos procedentes de fuentes no convencionales. "Un ejemplo procede del análisis de datos de imágenes de plantas en una cámara de crecimiento para describir su crecimiento y salud", señala Harrison. "El equipo de ciencia de datos desarrolló técnicas similares para analizar imágenes microscópicas del laboratorio de investigación".

Apoyo imparcial

Aunque los experimentos diseñados siempre serán esenciales para el desarrollo de productos en la agricultura, los científicos de datos pueden incorporar y analizar datos de fuentes distintas a los resultados experimentales para contribuir al éxito de una empresa. Otra herramienta que utiliza el equipo de ciencia de datos de Elemental, por ejemplo, es el procesamiento de lenguaje de inteligencia artificial para resumir el contenido de extensos escritos científicos en resúmenes ejecutivos para no científicos.

Con una planificación desde el principio, nuestros científicos de datos tienen un valor incalculable a la hora de ayudar a Elemental Enzymes a asignar los recursos de manera eficiente y a identificar cualquier problema en una fase temprana, proporcionando evaluaciones coherentes e imparciales del potencial de éxito de las nuevas tecnologías y productos.