El mejoramiento genético de precisión ha surgido como un concepto que integra un conjunto de disciplinas tecnológicas de avanzada para lograr de manera más rápida y eficiente el desarrollo de nuevas variedades e híbridos. Combina el uso de herramientas modernas para evaluar: (i) el fenotipo (i.e. la expresión observable de las características de una planta, como por ejemplo la altura, el área foliar o la resistencia a enfermedades), (ii) el genotipo (i.e. la composición genética específica de una planta) y (iii) herramientas vinculadas a la ciencia de datos e inteligencia artificial. Todas estas herramientas se unen para mejorar y desarrollar nuevas variedades e híbridos de interés agronómico de manera más rápida, precisa y eficiente. A diferencia de los métodos tradicionales de mejora genética que pueden llevar muchos años para desarrollar y lanzar nuevas variedad o híbridos al mercado, el mejoramiento de precisión acelera significativamente este proceso.

Un aspecto clave para poder seleccionar los diferentes individuos o líneas parentales que se utilizarán en los diferentes programas de mejoramiento es el fenotipado (i.e. evaluación de las características observables de un individuo o conjunto de individuos). Actualmente existen plataformas de fenotipado de alto caudal que son capaces de generar mucha información de manera sistematizada. De esta forma, se puede realizar la evaluación detallada de muchas características de las plantas mediante la utilización de tecnologías avanzadas que combinan imágenes de alta resolución con diferentes tipos de sensores y técnicas de análisis automatizado (Furbank & Tester, 2011; Yang et al., 2013). Esto permite medir con mucha velocidad y precisión atributos como el crecimiento, la sanidad y el rendimiento en muchos individuos.

Junto con esta información fenotípica es necesario también contar con información genética. En este sentido, la secuenciación del genoma de las plantas es necesaria para identificar genes (y variantes genéticas) que se encuentran asociadas con esas características deseadas. El uso de marcadores moleculares (i.e. una secuencia específica de ADN que puede ser identificada) sirve para rastrear la presencia (o ausencia) de genes de interés en las plantas (resistencia a enfermedades, sequía o atributos deseables de la calidad). Estos marcadores moleculares ayudan en el proceso de selección de individuos que posean genes deseables sin necesidad de esperar a que la planta crezca y se exprese el carácter de interés (Collard & Mackill, 2008). También la posibilidad de editar el genoma de las plantas a través de la modificación directa de la secuencia de ADN de una célula u organismo esta empezando a ser utilizada en los planes de mejoramiento de todo el mundo. En este sentido, Bayer ha anunciado acuerdos con la startup Pairwise y con la compañía surcoreana G+FLAS para obtener variedades de mostaza con mejor sabor y de tomate con mayor contenido de vitamina D3, respectivamente.

Tanto el fenotipado de alto caudal como el análisis genético implica el almacenamiento y el procesamiento de grandes cantidades de datos. Esto es un desafío adicional y es donde la ciencia de datos y la inteligencia artificial pueden jugar un rol preponderante. Estos grandes volúmenes de datos se pueden analizar mediante algoritmos avanzados de inteligencia artificial para modelar y predecir el comportamiento de los cultivos en diferentes condiciones ambientales y de manejo.