Bayer Crop Science considera la IA generativa como un catalizador que permite a miles de sus científicos e ingenieros de datos construir soluciones agrícolas innovadoras para los agricultores de todo el mundo. Para materializar sus ambiciones, la división agrícola de la multinacional de las ciencias de la vida Bayer, una entidad que pesa alrededor de un tercio de la facturación del grupo alemán (o € 5 mil millones), está desarrollando una nueva plataforma de ciencia de datos basada en Amazon SageMaker Studio, explica Will McQueen, gerente de los datos de la ciencia de cultivos de Bayer. Equipada con las capacidades de Amazon Bedrock y Amazon Q IA, la plataforma ha sido diseñada para facilitar y acelerar la creación de productos agrícolas "inéditos", según el funcionario.

Un equipo de diez ingenieros y ejecutivos de Bayer, Amazon y la firma de consultoría de consultoría de Slalom desarrolló la arquitectura de la plataforma de decisión del ecosistema científico hace unos 18 meses y la construyó durante casi un año. Los científicos de datos de Bayer han desarrollado varios prototipos de modelos de IA generativos en la nueva plataforma, este último permanece por el momento en la fase de descubrimiento y evaluación de su "eficiencia", según Will McQueen, y agregó que los modelos no se pondrán en producción antes de 2025.

"La tubería de I + D es muy confidencial en esta etapa", dijo el gerente. La idea central es que la IA generativa avanzada algún día podría conducir a la creación de semillas híbridas o nuevas semillas que probablemente modifiquen y enriquecen la cadena de suministro de alimentos. "El corazón de la misión de nuestra empresa es alimentar al mundo", recuerda Will McQueen.

Automatizar la escritura de documentación

La plataforma de ciencia de datos de ciencias de datos existente, basada en una tecnología de propietario llamada Domino hace aproximadamente 7 años, está sin aliento y debe ser reemplazada para facilitar la entrada de la empresa en la era de la IA, aborda el administrador de datos. Se espera la primera versión importante del ecosistema de ciencias de la decisión en los próximos dos meses.

Al igual que la mayoría de las empresas, la división agrícola de Bayer utilizará inicialmente las herramientas genetivas de AWS basadas en AWS para automatizar sus procesos comerciales básicos, como la producción de documentación técnica interna, subrayan Will McQueen. El núcleo de los ingenieros que construye la plataforma también ha explotado esta funcionalidad para acelerar el proceso de desarrollo en sí.

"Antes de la provisión de este tipo de herramienta, los ingenieros tenían que crear su propia documentación del código que escribieron y otros desarrollos. Las características listas para usar de AWS reemplazan este trabajo manual, lo que hace que nuestro personal de ingeniería sea más eficiente y capaz de proporcionar valor mucho más rápido que antes", subraya McQueen. En última instancia, el administrador de datos espera que la provisión de estas herramientas en toda la división promoverá la experimentación y la innovación.

Un registro para modelos

La futura plataforma de ciencia de datos, que será utilizada por los ingenieros y científicos de datos de Bayer, también incluye conexiones e integraciones con Amazon Bedrock, la posibilidad de escribir código utilizando lenguaje natural, así como pruebas y controles de seguridad.

El equipo de ciencias de los cultivos también ha desarrollado características específicas. En particular, su registro de modelos, un catálogo personalizado de modelos de IA y gestión de funcionalidades del ciclo de vida de los modelos, que asocian los requisitos en cada etapa desde el desarrollo hasta la producción, incluidas las pruebas y la implementación. "A medida que el modelo evoluciona en su ciclo de vida, debe pasar por diferentes puertas y respetar diferentes requisitos, para validar cada etapa de su desarrollo", dice Will Mc Queen. El registro del modelo también permite a los científicos de datos rehacer el código desarrollado por sus colegas. "En términos de aceleración de la innovación, apostamos a la reutilización de crear oportunidades a través de IA y Bedrock generativa", dijo el funcionario.

Iniciar el cambio

La plataforma desarrollada por la División Agrícola Bayer no solo puede facilitar el desarrollo de modelos, sino que también ayuda a capacitar a científicos e ingenieros de datos con técnicas de ingeniería rápidas y el uso de tecnologías de datos avanzadas al servicio de la creación de nuevas ofertas. Durante su reciente cumbre, AWS también citó a Bayer Crop Science entre sus clientes más innovadores en IA generativa, junto con la plataforma avanzada para el descubrimiento de medicamentos de Exscientia y el ESM3 evolutivo, que ofrece a científicos y biólogos una rápida plataforma de ingeniería para la construcción de diversas proteínas para fines de experimentación.

Si la innovación es parte del ADN de los científicos e ingenieros de Bayer Crop Sciences, el nivel de gestión del cambio involucrado en el uso de plataformas Genai, incluso para personas altamente calificadas, es complejo y requiere una "evaluación reflejada", subrayan McQueen. "Se necesita un poco de tiempo para acostumbrarse a hacer su trabajo de una manera fundamentalmente diferente al aprovechar la IA".


La División Agrícola de Bayer ve la ciencia de datos y la IA como una nueva arma en el Arsenal de los investigadores que desarrollan soluciones para la agricultura. (Foto: Bayer AG)

Las funciones básicas del Genai, como el resumen de los documentos y la creación de contenido, ya mejoran la calidad de la plataforma de ciencia de datos ofrecida a los usuarios y reducen el tiempo para proporcionar aplicaciones, según el gerente. Pero, con el tiempo, espera que los innovadores líderes de proyectos y científicos de Bayer se vuelvan más hábiles para integrar las herramientas y capacidades de la plataforma para innovar de una manera diferente. "Que acelerará la integración de los empleados a [notre] Plataforma Genai y permite una mejor comprensión de la TI para construir modelos. Este es un proceso aditivo ”, dice el administrador de datos.

Sin embargo, esta operación requerirá supervisión y procedimientos de control de calidad sólidos, agrega MC Queen, reconociendo los riesgos asociados con la experimentación de herramientas científicas avanzadas. Con este fin, el Equipo de la División de Ciencias de los Crop ha implementado medidas para evitar que los datos propietarios salgan de la plataforma o, peor aún, que las soluciones prometedoras pero insuficientes se implementan para los clientes de Bayer Crop Science en todo el mundo.

Plataforma de código abierto

Para su infraestructura, Bayer Crop Science explota un entorno multicloud, pero Will McQueen optó por una asociación más estrecha con AWS sobre la IA generativa debido a su plataforma que considera más flexible y más abierta. La plataforma basada en la roca le permitirá a los científicos e ingenieros de datos de Bayer acceder a una amplia variedad de LLM de código abierto disponibles en mercados, como abrazar la cara.

La plataforma Amazon AI también permite a las empresas usar la plataforma de datos de su elección, un aspecto esencial del desarrollo de modelos de IA generativos. Bayer Crop Science, por este terreno, ha retenido Google BigQuery como almacén de datos. "Una de las cosas que identificamos muy temprano con AWS es la posibilidad de construir capacidades técnicas flexibles para desarrollar arquitectura basada en múltiples componentes, lo que nos permite conectar diferentes modelos de diferentes proveedores", explica. El catálogo de modelos de IA generativos de roca madre, por ejemplo, incluye modelos de código abierto y otros propietarios, como Meta's Llama 2.1 y Mistral's grande 2, su modelo de IA más avanzado.

Como indica Dave McCarthy, vicepresidente de investigación sobre la investigación en la nube y los bordes dentro del gabinete de IDC, "los proveedores de la nube adoptan diferentes enfoques para hacer que los diferentes tipos de modelos sean accesibles para sus clientes. Google enfocado en el valor de su familia de modelos Gemini desarrollados internamente, mientras que WS ha adoptado un enfoque más enfocado para los socios con los modelos de los proveedores de modelos de terceros. Hoy no existe un enfoque más relevante de los proveedores más claros sobre el enfoque más relevante.

Medidas de protección integradas

Aunque solo está en su infancia, Bayer Crop Science está desarrollando una serie de nuevos casos de uso, presentados por Will MC Queen como disruptivo en la industria agrícola. Además, la división continúa el desarrollo de su plataforma de ciencia de datos en paralelo con el de Bedrock y proporciona otros lanzamientos correspondientes a las actualizaciones de la oferta de Amazon IA.

A medida que avanza hacia casos de uso avanzados, el equipo de TI de Will McQueen ha integrado herramientas automatizadas de filtrado y monitoreo y otras medidas de protección para asegurar las propiedades comerciales de la empresa, incluida la integración de metodologías que guían a los científicos e ingenieros hacia el desarrollo responsable.

"Para todas las nuevas características que estamos desarrollando y que probablemente se comercializarán o se integren directamente en un proceso, los empleados deben llevar a cabo análisis comparativos y pruebas meticulosas antes de que sean lanzados en el mercado", explica el gerente sobre los esfuerzos realizados por su equipo para evitar que se introduzcan prototipos en el suministro de alimentos sin un riguroso control de calidad.

"Podemos probar los modelos y confrontarlos con expertos humanos para validar su relevancia antes de que lleguen a la etapa de una producción a gran escala, ilustra Will Mc Queen. Es importante que no lancemos una nueva habilidad afuera, luego que no damos malos consejos a un agricultor, lo que tendría un impacto en su actividad y le causará un prejuicio.