La revoluci\u00f3n digital est\u00e1 cambiando la forma en que se hace la agricultura en todo el mundo.<\/p>\n
El r\u00e1pido crecimiento de la poblaci\u00f3n, los cambios en las demandas del mercado, el agotamiento de las tierras agr\u00edcolas y los cambios significativos en los patrones clim\u00e1ticos, incluidos los eventos extremos mucho m\u00e1s frecuentes, est\u00e1n empujando a la agricultura fuera de sus l\u00edmites tradicionales hacia la era digital. Esta tendencia es respaldada por gobiernos de todo el mundo.<\/p>\n
El conocimiento y las pr\u00e1cticas locales se est\u00e1n volviendo, en muchos casos, casi irrelevantes y muchos productores se ven obligados a adaptarse a las condiciones cambiantes. Esto incluso podr\u00eda incluir el abandono de su cultivo actual y el cambio a cultivar otros cultivos. Para sobrevivir, los agricultores deben ser m\u00e1s eficientes y producir m\u00e1s. Tomar decisiones basadas en presentimiento, intuici\u00f3n, experiencia personal o en las conjeturas, ya no es sostenible.<\/p>\n
La selecci\u00f3n 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 est\u00e1 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.<\/p>\n
Por lo tanto, es esencial tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, tomar todos los factores variables en consideraci\u00f3n, y hacerlo en tiempo real, es una misi\u00f3n imposible para un ser humano.<\/p>\n
La respuesta a esta pregunta es: s\u00ed, pero se les debe ense\u00f1ar c\u00f3mo hacerlo.<\/p>\n
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 estad\u00edsticos y los algoritmos se usan para predecir eventos y comportamientos futuros. El an\u00e1lisis de datos hist\u00f3ricos, como los rendimientos, el clima, las tendencias en el suelo, las aportaciones de fertilizantes y m\u00e1s, junto con los datos en tiempo real, puede proporcionar al agricultor herramientas poderosas para tomar decisiones informadas y gestionar sus riesgos.<\/p>\n
Hay tres preguntas principales que deben hacerse: \u00bfc\u00f3mo recolectar los datos? \u00bfC\u00f3mo entender los datos recopilados? \u00bfY pueden los datos ser validados?<\/p>\n
A diferencia de otras industrias, la recolecci\u00f3n de datos en la agricultura est\u00e1 rezagada. Muchas emprendedoras est\u00e1n desarrollando herramientas de apoyo a la toma de decisiones, pero todav\u00eda est\u00e1n luchando con la recopilaci\u00f3n de datos, ya que las fincas carecen de la infraestructura tecnol\u00f3gica para la recopilaci\u00f3n de los datos.<\/p>\n
En los \u00faltimos a\u00f1os, se est\u00e1n desarrollando tecnolog\u00edas de recopilaci\u00f3n de datos: datos espaciales, drones, sensores de suelo, agua y plantas, reconocimiento de im\u00e1genes y otras tecnolog\u00edas. Estas tecnolog\u00edas pueden recopilar una gran cantidad de datos que pueden analizarse y utilizarse para una mejor toma de decisiones.<\/p>\n
Por ejemplo, detecci\u00f3n de enfermedades antes de que se propaguen en el campo, identificaci\u00f3n de estr\u00e9s de agua y de fertilizante en tiempo real, y m\u00e1s.<\/p>\n
Sin embargo, las limitaciones de la tecnolog\u00eda actualmente disponible deben ser reconocidas. Existe un l\u00edmite en la cantidad de par\u00e1metros que se pueden medir utilizando las tecnolog\u00edas de hoy, y el grado en que los datos representan las condiciones reales en el campo entero a\u00fan no est\u00e1 determinado.<\/p>\n
Ejemplos:<\/p>\n
\u00bfPueden los sensores que se instalan en un n\u00famero relativamente peque\u00f1o de plantas proporcionar datos que representen todo el campo?<\/p>\n
Para optimizar la nutrici\u00f3n de los cultivos, es necesario tener en cuenta docenas e incluso cientos de par\u00e1metros, mientras que la tecnolog\u00eda actual permite medir solo dos o tres par\u00e1metros (por ejemplo, nivel de nitr\u00f3geno, NDVI).<\/p>\n
Dando sentido a los datos es otro desaf\u00edo. De hecho, la vasta recopilaci\u00f3n de datos impulsa la evoluci\u00f3n de un nuevo \u00e1mbito cient\u00edfico, gobernado por el aprendizaje autom\u00e1tico. Deben desarrollarse nuevos modelos que nunca antes existieron, para hacer que los datos sean \u00fatiles y procesables. Surgen nuevas ideas, y una gran parte de la investigaci\u00f3n se lleva a cabo mediante el aprendizaje autom\u00e1tico, que desplaza el trabajo que realizan los investigadores.<\/p>\n
Los procesos de adaptaci\u00f3n y validaci\u00f3n van a ser largos, muchas compa\u00f1\u00edas y tecnolog\u00edas subir\u00e1n y caer\u00e1n, pero la revoluci\u00f3n en la agricultura lleg\u00f3 para quedarse.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La revoluci\u00f3n digital est\u00e1 cambiando la forma en que se hace la agricultura en todo el mundo. El r\u00e1pido crecimiento de la poblaci\u00f3n, los cambios en las demandas del mercado, el agotamiento de las tierras agr\u00edcolas y los cambios significativos en los patrones clim\u00e1ticos, incluidos los eventos extremos mucho m\u00e1s frecuentes, est\u00e1n empujando a la… <\/p>\n