À mesure que la population mondiale augmente, la demande de nourriture augmente également. La modélisation informatique des cultures fournit des informations pour garantir que nous pouvons répondre à cette demande de manière durable et efficace.

Au cours des 30 dernières années, des modèles de culture ont été développés pour des applications telles que l'adaptation au changement climatique et l'augmentation de l'efficacité de l'utilisation des ressources. Alors que la modélisation des cultures évolue maintenant rapidement avec les progrès de la génomique, de la phénomique (phénotypage) et des technologies informatiques au cours des dernières années, les progrès pourraient être encore accélérés par la possibilité pour les collègues d'évaluer, d'améliorer et de réutiliser les modèles existants. Ce potentiel largement inexploité pour une application et un développement ultérieurs est entravé par les faiblesses du modèle et les problèmes de longue date tels que :

  • s'appuyer sur un code non standard qui masque le contenu scientifique d'un modèle (c'est-à-dire des algorithmes),
  • manque de documentation (c'est-à-dire de descriptions associées aux processus modélisés),
  • avoir une standardisation minimale des entrées du modèle ou des structures internes, et
  • étant à source fermée.

Le développeur de logiciels Andreas Enders, le scientifique Murilo Vianna et ses collègues de l'Université de Bonn décrivent un cadre de modélisation et de simulation polyvalent dans un nouvel article publié par in silico Plantes. La plateforme scientifique d'évaluation et de modélisation de l'impact pour la gestion avancée des cultures et des écosystèmes (SIMPLEMENT) est un outil scientifique open-source créé pour faciliter le développement de modèles.

Un affichage des composants du modèle visuellement liés dans l'éditeur de solution intégré.
Vue de la solution modèle de CropManager, l'interface graphique SIMPLACE pour les étudiants et les parties prenantes.

« Cette plateforme est en développement continu et a été de plus en plus testée et appliquée dans une série d'études agricoles au cours de la dernière décennie. C'est pourquoi nous voulons le mettre en avant avec un article maintenant !” explique Enders.

Un graphique qui affiche des icônes pour une flexibilité équilibrée avec des performances. Cet équilibre peut être compensé en incluant la transparence.
Principaux paradigmes de la mise en œuvre technique. Les trois paradigmes se contredisent en partie, et la promotion de l'un affaiblit l'autre. Il est donc nécessaire d'équilibrer flexibilité et performance.

SIMPLACE offre une approche flexible et transparente pour développer des modèles personnalisés pour une variété de systèmes de culture et différentes disciplines (agronomie, physiologie des cultures, science du sol et hydrologie). Les créateurs de SIMPLACE ont tenté d'équilibrer trois paradigmes contradictoires : la flexibilité, la transparence et la performance avec les attributs suivants :

Souplesse

  • configurable (facilitant l'harmonisation des formats de données en fournissant une suite d'outils de traduction)
  • modulaire - la structure du modèle est composée d'unités logicielles discrètes, remplaçables et interchangeables
  • plusieurs interfaces utilisateur - une interface graphique qui nécessite une connaissance minimale du processus de modélisation et du contenu scientifique et une interface de console pour les travaux plus complexes
  • contrôle à l'aide de plusieurs langages de script - R, Python, Matlab et Octave adaptés à plusieurs systèmes d'exploitation
  • plusieurs types d'entrée et de sortie - CSV, bases de données SQL, XML, fichiers de forme, NetCDF, Json, etc.

Transparence

  • open source
  • documentations de module centralisées et standard, avec une description explicite des variables, des constantes et des unités sous-jacentes et de l'ontologie

Performances

  • fréquence flexible de mise à jour des paramètres
  • permet le multi-threading sur HPC
  • processus IO efficace

Alors que d'autres plateformes de modélisation existent déjà, les auteurs soulignent le caractère unique de SIMPLACE. « Il propose un certain nombre d'algorithmes prêts à l'emploi qui peuvent être rapidement combinés et personnalisés pour répondre à un large éventail de questions scientifiques. Les ressources de données d'entrée et de sortie flexibles ainsi que l'interface avec d'autres langages de programmation (par exemple, Python et R) facilitent le couplage direct de SIMPLACE avec d'autres bases de données et plates-formes de modélisation et permettent l'échange automatisé d'unités de modèle.

Lisez l'article pour une description de la principale mise en œuvre technique et des fonctionnalités de SIMPLACE pour développer des solutions modèles personnalisées pouvant être appliquées à un certain nombre de systèmes de culture. L'article comprend également une brève revue d'applications exemplaires de SIMPLACE couvrant différents sujets, cultures et systèmes de culture, échelles spatiales et géographies.

LIRE L'ARTICLE:

Andreas Enders and others, SIMPLACE – A versatile modelling and simulation framework for sustainable crops and agroecosystems, in silico Plants, 2023; diad006, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diad006

Le code source SIMPLACE, les packages d'interfaçage auxiliaires et l'application installable sont librement accessibles sur http://www.simplace.net.