Mercado de cría computacional

Descripción general del mercado

El tamaño del mercado global de mejoramiento computacional crecerá significativamente a una CAGR del 12,3 % durante el período de pronóstico.

El término "mejoramiento computacional" hace referencia al uso de técnicas informáticas de vanguardia, análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático para acelerar y mejorar los procesos de mejoramiento de plantas y animales. Para identificar los rasgos deseables y pronosticar los resultados de diversas situaciones de mejoramiento, este método implica el análisis de grandes cantidades de datos genéticos y fenotípicos.

Los criadores pueden acelerar la reproducción, reducir los costos y aumentar la precisión de los pronósticos de reproducción mediante el uso de métodos computacionales. Además, pueden criar para varios rasgos a la vez, lo que puede generar planes de reproducción más efectivos y duraderos.

Los métodos de mejoramiento computacional son muy variados e incluyen algoritmos de aprendizaje automático, mapeo cuantitativo de loci de rasgos, selección genómica y estudios de asociación de todo el genoma. Al analizar la información genética y fenotípica de plantas y animales, estos métodos se pueden utilizar para predecir cómo afectarán las distintas situaciones de mejoramiento a los rasgos particulares de interés.

El mercado del mejoramiento computacional está impulsado por una serie de factores, como la necesidad de abordar cuestiones relacionadas con la seguridad alimentaria mundial, la creciente demanda de técnicas de mejoramiento que sean más efectivas y sostenibles y la disponibilidad de herramientas informáticas y de análisis de datos de vanguardia.

El mercado de la cría computacional es la aplicación de técnicas y equipos informáticos para mejorar la reproducción de plantas y animales. Esto implica acelerar el proceso de cría, mejorar la precisión de las predicciones de cría y aumentar la eficacia y la sostenibilidad de los programas de cría mediante el uso de análisis de datos, aprendizaje automático y otras tecnologías de vanguardia. La agricultura, los bosques y la cría de animales son solo algunos de los sectores en los que la cría computacional tiene usos. Está impulsada por una variedad de cuestiones, como la necesidad de abordar los problemas de seguridad alimentaria mundial, la creciente demanda de técnicas de cría más eficaces y sostenibles y la accesibilidad de herramientas informáticas y de análisis de datos de vanguardia.

Durante el período de pronóstico, que va de 2021 a 2029, se anticipa que el mercado de reproducción computacional crecerá a un ritmo significativo. El mercado se expandió de manera constante en 2021 y, debido a la creciente adopción de estrategias por parte de los actores clave, se anticipa que el mercado se desarrollará durante el período de tiempo previsto.

Dinámica del mercado

Factores impulsores del mercado

• Aumento sustancial de la demanda de alimentos

Según las investigaciones, el mercado está en constante crecimiento y se prevé que en 2050 habrá más de 9 mil millones de personas en el planeta, lo que provocará un aumento sustancial de la demanda de alimentos. Al aumentar la eficacia de los programas de mejoramiento y crear nuevas variedades agrícolas y ganaderas que sean más productivas y resistentes, el mejoramiento computacional puede ayudar a satisfacer esta demanda.

• Métodos agrícolas más respetuosos con el medio ambiente y sostenibles

Existe una creciente necesidad de métodos agrícolas más respetuosos con el medio ambiente y sostenibles, ya que la agricultura desempeña un papel importante en el cambio climático. Con la ayuda de la cría computacional se pueden desarrollar cultivos y animales que sean más resistentes a las plagas y enfermedades, utilicen menos agua y fertilizantes y emitan menos gases de efecto invernadero.

• Adopción creciente de agricultura de precisión y avances tecnológicos

Hoy en día, gracias al desarrollo de la informática de alto rendimiento y el análisis de macrodatos, se pueden analizar grandes cantidades de datos genéticos y fenotípicos con mayor rapidez y precisión que nunca. Para los criadores e investigadores, esto ha aumentado la asequibilidad y la disponibilidad de la cría computacional. La agricultura de precisión , que mejora la producción de cultivos y ganado mediante el uso de datos y tecnología, está ganando popularidad entre los agricultores y las empresas agroindustriales. Para crear plantas y animales que se adapten mejor a una variedad de entornos de crecimiento, la cría computacional se puede combinar con la agricultura inteligente.

Restricciones del mercado

• Los pronósticos inexactos y los resultados de reproducción poco confiables pueden ser resultado de datos de mala calidad.

Al utilizar datos genéticos y genómicos en sistemas de mejoramiento genético, hay que tener en cuenta cuestiones éticas y legales. Esto puede complicar aún más la adopción y aplicación de métodos de mejoramiento genético computacional. Además, la disponibilidad de datos de alta calidad es uno de los principales problemas a los que se enfrenta la industria del mejoramiento genético computacional. Los pronósticos inexactos y los resultados de mejoramiento genético poco confiables pueden ser el resultado de datos de mala calidad.

• Altos gastos iniciales

Para implementar técnicas de reproducción computacional pueden ser necesarias inversiones en hardware, software y personal. Por este motivo, a las organizaciones más pequeñas o a las empresas con menos recursos les puede resultar difícil entrar en el mercado.

Oportunidades de mercado

• Inversiones significativas en investigación y desarrollo de mejoramiento computacional

Los gobiernos, las instituciones académicas y las empresas privadas están realizando inversiones significativas en la investigación y el desarrollo de la cría computacional. Como resultado, se han creado nuevos métodos y herramientas que aumentan la eficacia y la precisión de las iniciativas de cría. Además, las mejoras en la tecnología y la capacidad de procesamiento están haciendo posible la creación de métodos de cría nuevos e innovadores que podrían aumentar la eficacia y la eficiencia de los programas de cría.

• La demanda de sistemas de cría personalizados está aumentando y la investigación y el desarrollo colaborativos

Cada vez hay más demanda de programas de mejoramiento personalizados que puedan satisfacer los requisitos exclusivos de las granjas y las empresas agropecuarias. Al permitir que los mejoradores reconozcan y seleccionen rasgos particulares que son más esenciales para sus clientes, el mejoramiento computacional puede ayudar a satisfacer esta demanda. La colaboración entre investigadores, mejoradores y partes interesadas de la industria puede ayudar a que las tendencias del mercado de mejoramiento computacional superen algunos de sus desafíos, como la disponibilidad y calidad de los datos, y aceleren el desarrollo y la adopción de nuevas técnicas y herramientas.

Ámbito del mercado

Análisis segmentario

Segmentar por tipo

• Mejoramiento molecular

El cruce de dos progenitores genéticamente diferentes para crear descendencia con las características deseadas se conoce como cría híbrida. El uso de este método aumentará la producción de los cultivos, la resistencia a las enfermedades y otras cualidades cruciales.

• Cría de híbridos

Para crear cambios precisos en el ADN de plantas o animales, se utilizan CRISPR/Cas9 u otras herramientas moleculares. Mediante este método, se pueden producir nuevas variedades de cultivos con propiedades deseables, como resistencia a la sequía o mayor rendimiento.

• Edición del genoma

Esta técnica se puede utilizar para crear nuevas variedades de cultivos con características deseables, como resistencia a la sequía o mayor rendimiento.

• Ingeniería genética

Para producir nuevas variedades de cultivos o animales con características deseadas, la ingeniería genética incluye la transferencia de genes de un organismo a otro.

Segmentar por aplicación

• Semillas oleaginosas y legumbres

Las legumbres y las semillas oleaginosas son productos alimenticios y forrajeros importantes. Mediante el mejoramiento computacional se pueden crear nuevas variedades con mayores rendimientos, mayor resistencia a las enfermedades y mejores perfiles nutricionales.

• Cereales y granos

Algunos de los cultivos más populares que se producen en todo el mundo incluyen granos y cereales. Mediante el mejoramiento computacional se pueden crear nuevas variedades que sean más productivas, se adapten mejor a circunstancias de cultivo particulares y sean más resistentes a plagas y enfermedades.

• Frutas y verduras

Las frutas y verduras son cultivos importantes para el consumo humano. El mejoramiento computacional puede utilizarse para desarrollar nuevas variedades con mejor sabor, textura y valor nutricional.

Análisis regional

El análisis del mercado global de mejoramiento computacional está segmentado por región como América del Norte, Europa, Asia Pacífico, América Latina y Medio Oriente y África.

Asia Pacífico

• Creciente demanda de alimentos para alimentar a esta población

Más de la mitad de la población mundial vive en la región de Asia y el Pacífico, donde hay una mayor demanda de alimentos. Para satisfacer esta demanda, el mejoramiento computacional puede crear variedades de cultivos y ganado nuevas, más productivas y resistentes. Las empresas agroindustriales y los agricultores están adoptando nuevas tecnologías para maximizar la producción de cultivos y ganado, por lo que la agricultura de precisión está ganando popularidad en Asia. Para crear plantas y animales que se adapten mejor a condiciones de crecimiento particulares, el mejoramiento computacional se puede combinar con la agricultura de precisión.

• Los países asiáticos apoyan la investigación y el desarrollo agrícola

Un gran número de países asiáticos están apoyando la investigación y el desarrollo agrícola, incluida la mejora genética computacional. Por ejemplo, China ha iniciado un programa nacional para crear nuevas herramientas y tecnologías de mejora genética, como la edición y la selección genómica.

Asia es una de las regiones más preocupadas por el cambio climático y cada vez es más necesario crear métodos agrícolas más resilientes y sostenibles. Con la ayuda de la cría computacional se pueden desarrollar cultivos y animales más resistentes a enfermedades y plagas, que utilicen menos agua y fertilizantes y que emitan menos gases de efecto invernadero.

América del norte

Se prevé que entre 2021 y 2026, el mercado de la cría computacional en América del Norte se expandirá a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de alrededor del 11 %. La necesidad de métodos agrícolas sostenibles está aumentando junto con el conocimiento del efecto de la agricultura en el medio ambiente en América del Norte. Mediante la cría computacional, es posible crear cultivos y animales que sean menos susceptibles a plagas y enfermedades, utilicen menos agua y fertilizantes y emitan menos gases de efecto invernadero.

• Objetivo: desarrollar herramientas y tecnologías de cría innovadoras.

En América del Norte, muchos estados están financiando la investigación y el desarrollo agrícola, incluida la cría computacional. Por ejemplo, el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) tiene varios programas que apuntan a desarrollar herramientas y tecnologías de cría innovadoras, como la edición genómica y la selección genómica.

Varias empresas tecnológicas importantes, entre ellas IBM, Microsoft y Google, tienen su sede en América del Norte y están realizando inversiones significativas en I+D en áreas como la inteligencia artificial, el análisis de big data y la informática de alto rendimiento. Cada una de estas herramientas es un aspecto esencial del desarrollo computacional.

Europa

• Se prevé que entre 2021 y 2026, el mercado de la cría computacional en Europa se expandirá a una tasa de aproximadamente el 10,5 %.

Varias empresas tecnológicas importantes con sede en Europa, entre ellas SAP, Siemens y Atos, están realizando importantes inversiones en I+D en áreas como la inteligencia artificial, el análisis de big data y la informática de alto rendimiento. Cada una de estas herramientas es una parte crucial del mejoramiento computacional. En los próximos años, se prevé que Europa siga expandiéndose rápidamente gracias a una combinación de creciente demanda de métodos agrícolas sostenibles, avances tecnológicos, creciente adopción de la agricultura de precisión y apoyo gubernamental.

Actores clave

1. gen NR
2. PNIE
3. Computómica
4. GeneTwister
5. Generador de claves
6. GeneXPro
7. Genética de alta fidelidad
8. Colina Benson

Acontecimientos recientes

En 2020 , Indigo Agriculture es una empresa que utiliza herramientas computacionales para crear variedades de cultivos y productos microbianos que mejoran la salud y el rendimiento de las plantas. Indigo anunció recientemente una asociación con la cooperativa agrícola Grow Mark para poner su plataforma de mejoramiento computacional a disposición de los agricultores miembros en un esfuerzo por aumentar la productividad y la sostenibilidad de los agricultores miembros.