2016年11月21日至23日，在国际半干旱热带作物研究所（ICRISAT）举办了名为“农业领域的统计和生物信息大数据”的国际会议。相关领域科学家、研究人员、农业领域从业者以及公共部门的相关管理人员参加了此次会议。会议就支持科技创新服务农民，利用现代创新和数字农业技术提高农业生产力，以及资源匮乏地区农民的利益等相关问题达成了一致。
此次会议的讨论重点是如何科学地改善并发展农业。这不仅要体现在高产品种和抗虫作物方面，还要体现在如何向农民提供他们所需的准确、关键的农业信息，例如播种时间、化肥使用量、区域特定的生态发展以及气候变化对农业的影响等信息。如果农民能够在正确的时间获得这些重要信息，就可以提高产量，同时也可以增加利润。为了确保农民获得农业相关科学信息，首先要积累必要的数据并对其进行后续分析。因此，会议主要集中讨论了智能信息系统和大数据在农业发展改革方面的应用前景。其次是管理大数据，以帮助解决与农业相关的发展问题，并实现可持续发展的目标。
应用信息技术来分析生物学数据，并从数据中凝练生物学意义是本次会议的主要议题之一。康奈尔大学基因组和开源育种信息学（Genomic and Open-source Breeding Informatics Initiative, GOBII）主任凯利·罗宾斯（Kelly Robbins）博士强调，通过高通量基因分型，不仅可以了解农作物的基因多样性，而且还有可能对主要粮食作物进行基因排序。
在谈到大规模表型分析时，ICRISAT总干事大卫·伯格文森（David Bergvinson）博士表示，研究者们可以准确地跟踪作物的水分输送路径，从而精确地捕获光合作用过程。因此可以开发用于生物能量积累、绿色生产和稳定根系的水资源优化系统，从而有效地管理水资源，并使地球安全度过干旱期。
在大数据分析领域，印度微软云和企业部首席总监普拉桑特·古普塔（Prashant Gupta）先生详细阐述了利用智能云将农业发展转向有利于小农户发展的可能。智能云提供了一个全球范围内开放、灵活的平台，来自世界任何地方的科学家都可以贡献想法并对其他研究方案进行访问。同时，古普塔先生列举了两个数据驱动农业的例子。第一个例子是，农场重点关注4个方面——农业产量估计，精准灌溉，虫害感染和化肥施用。要对这4个方面分别提出建议，需要从农场获取数据，并使用电视“白色空间”技术在云平台上进行收集。在农场层面，农民需要安装路由器等“白色空间”设备，用于收集土壤水分、营养物含量等数据。
古普塔先生引用的第二个例子是微软与ICRISAT以及安得拉邦政府合作开发的新播种应用程序。该应用程序不仅可以对土壤健康、化肥推荐和一周天气预报等信息进行预测，为农民提供信息及建议，还配有具体区域的长期天气和生态数据。该播种应用程序目前处于控制实验阶段，仅在安得拉邦的试点村庄开展应用。
（编译 吴蕾）
