Computomics Podcast - En Conversación

El programa alterna entre dos registros. Algunos episodios se enfocan en tendencias a nivel industrial, como la inversión de capital de riesgo en innovación agroalimentaria o cómo el clima y la logística de la cadena de frío moldean las cadenas de suministro de productos. Otros profundizan en un proyecto de investigación específico o un método técnico, incluyendo el aprendizaje profundo para la predicción genómica en el mejoramiento de plantas, trabajando con pangenomas de plantas y variación estructural, edición genética dirigida a la resistencia a enfermedades sin fungicidas, y el trabajo diario de un analista de bioinformática. Varios episodios siguen un solo cultivo o estudio de caso de una empresa en profundidad, como los programas de mejoramiento de papa y el enfoque de una empresa líder en mejoramiento de vegetales hacia la genética y la sostenibilidad.

Los invitados provienen de todo el mundo agroalimentario y biotecnológico: mejoradores de plantas, analistas de bioinformática, fundadores de agtech e investigadores que trabajan en genómica y ciencia de cultivos, en lugar de solo el personal de Computomics. Nuevos episodios se publican en un horario fijo, cada tercer jueves del mes, cada dos meses, en un formato de entrevista sencillo en lugar de un relato producido o un programa de resumen de noticias. Los episodios también suelen tocar eventos y conferencias de la industria relevantes para el campo del invitado, dando al programa una sensación práctica, dentro de la industria, junto con la discusión de investigación.

Computomics trabaja en predicción genómica y mejoramiento de plantas basado en datos, lo que otorga a las entrevistas un enfoque práctico en lugar de puramente periodístico; los anfitriones aportan conocimiento del dominio a las preguntas que hacen a los invitados sobre su investigación o negocio.

Computomics Podcast - En Conversación está diseñado para oyentes que trabajan en o alrededor de la agricultura, el mejoramiento de plantas y la tecnología de sistemas alimentarios: investigadores, mejoradores, fundadores de agtech e inversores que desean escuchar cómo se están aplicando realmente la IA y el aprendizaje automático al desarrollo de cultivos y la producción de alimentos, ilustrado a través de proyectos reales en lugar de la exageración general de la industria.