Agricultura Digital

¿Es este el futuro de la agricultura?
15
Ene

La era de agricultura digital: oportunidades y desafíos

La revolución digital está cambiando la forma en que se hace la agricultura en todo el mundo.

El rápido crecimiento de la población, los cambios en las demandas del mercado, el agotamiento de las tierras agrícolas y los cambios significativos en los patrones climáticos, incluidos los eventos extremos mucho más frecuentes, están empujando a la agricultura fuera de sus límites tradicionales hacia la era digital. Esta tendencia es respaldada por gobiernos de todo el mundo.

‘Más o menos’ ya no es sostenible

El conocimiento y las prácticas locales se están volviendo, en muchos casos, casi irrelevantes y muchos productores se ven obligados a adaptarse a las condiciones cambiantes. Esto incluso podría incluir el abandono de su cultivo actual y el cambio a cultivar otros cultivos. Para sobrevivir, los agricultores deben ser más eficientes y producir más. Tomar decisiones basadas en presentimiento, intuición, experiencia personal o en las conjeturas, ya no es sostenible.

La selección de variedades, fechas de siembra, requerimientos de agua y nutrientes, manejo de enfermedades y plagas, son solo algunas de las decisiones que los productores deben tomar. Cada una de estas decisiones está influenciada por las cambiantes condiciones ambientales y la variabilidad en el campo. Las condiciones en cuales crecen las plantas pueden variar significativamente entre diferentes partes del mismo campo.

Por lo tanto, es esencial tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, tomar todos los factores variables en consideración, y hacerlo en tiempo real, es una misión imposible para un ser humano.

¿Pueden las máquinas y los algoritmos tomar mejores decisiones?

La respuesta a esta pregunta es: sí, pero se les debe enseñar cómo hacerlo.

El cambio de la agricultura hacia la IA (Inteligencia Artificial), es inevitable, pero para ganar impulso, se debe recopilar y analizar una gran cantidad de datos viables. Los modelos estadísticos y los algoritmos se usan para predecir eventos y comportamientos futuros. El análisis de datos históricos, como los rendimientos, el clima, las tendencias en el suelo, las aportaciones de fertilizantes y más, junto con los datos en tiempo real, puede proporcionar al agricultor herramientas poderosas para tomar decisiones informadas y gestionar sus riesgos.

Hay tres preguntas principales que deben hacerse: ¿cómo recolectar los datos? ¿Cómo entender los datos recopilados? ¿Y pueden los datos ser validados?

El desafío de recolectar los datos 

A diferencia de otras industrias, la recolección de datos en la agricultura está rezagada. Muchas emprendedoras están desarrollando herramientas de apoyo a la toma de decisiones, pero todavía están luchando con la recopilación de datos, ya que las fincas carecen de la infraestructura tecnológica para la recopilación de los datos.

En los últimos años, se están desarrollando tecnologías de recopilación de datos: datos espaciales, drones, sensores de suelo, agua y plantas, reconocimiento de imágenes y otras tecnologías. Estas tecnologías pueden recopilar una gran cantidad de datos que pueden analizarse y utilizarse para una mejor toma de decisiones.

Por ejemplo, detección de enfermedades antes de que se propaguen en el campo, identificación de estrés de agua y de fertilizante en tiempo real, y más.

Sin embargo, las limitaciones de la tecnología actualmente disponible deben ser reconocidas. Existe un límite en la cantidad de parámetros que se pueden medir utilizando las tecnologías de hoy, y el grado en que los datos representan las condiciones reales en el campo entero aún no está determinado.

Ejemplos:

¿Pueden los sensores que se instalan en un número relativamente pequeño de plantas proporcionar datos que representen todo el campo?

Para optimizar la nutrición de los cultivos, es necesario tener en cuenta docenas e incluso cientos de parámetros, mientras que la tecnología actual permite medir solo dos o tres parámetros (por ejemplo, nivel de nitrógeno, NDVI).

Investigación mediante aprendizaje automático …

Dando sentido a los datos es otro desafío. De hecho, la vasta recopilación de datos impulsa la evolución de un nuevo ámbito científico, gobernado por el aprendizaje automático. Deben desarrollarse nuevos modelos que nunca antes existieron, para hacer que los datos sean útiles y procesables. Surgen nuevas ideas, y una gran parte de la investigación se lleva a cabo mediante el aprendizaje automático, que desplaza el trabajo que realizan los investigadores.

¿Agricultura Digital será adoptada por los productores?

Los procesos de adaptación y validación van a ser largos, muchas compañías y tecnologías subirán y caerán, pero la revolución en la agricultura llegó para quedarse.

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