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Agricultura digital: el lote, en el celular o la tablet

Esta disciplina, que se orienta a mejorar la capacidad para tomar decisiones agronómicas o productivas, hace confluir varias áreas

Sábado 31 de diciembre de 2016
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PARA LA NACION
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Las nuevas tecnologías nos permiten recolectar y procesar grandes cantidades de datos que nos describen la historia productiva de cada lote agrícola, nos permiten estimar sus rendimientos y asociarlos a los contextos climáticos en los que crecieron los cultivos, analizando esta información pixel por pixel sobre mapas digitalizados de suelos. Apoyados en el procesamiento inteligente de esta información todos podemos convertirnos en personas capaces de tomar mejores decisiones agronómicas o productivas, del mismo modo que ya lo hacemos con otras herramientas de procesamiento de la información como el buscador de Google.

Lo que desarrolló Larry Page, fundador de Google, fue un algoritmo muy eficiente para encontrar los resultados más relevantes cuando hacemos una búsqueda por internet. Del mismo modo, hoy desarrollamos para el agro algoritmos capaces de ser corridos en poderosas computadoras localizadas en el éter abstracto de la nube, que son alimentados por enormes volúmenes de información o datos, y que nos permiten calcular, realizar una cuantificación, del potencial productivo de cada pixel o zona de nuestro lote para que posteriormente -apoyados en modelos de simulación agronómica ajustados a datos de ensayos- estimar las dosis de insumos más apropiadas para cada pixel de nuestro lote, en cada contexto climático, para cada tipo de suelo, en cada región. Y estos algoritmos son el corazón de eficientes plataformas de una asombrosa facilidad de uso, que nos ocultan la complejidad y nos convierten a todos en usuarios de sofisticadas tecnologías.

La agricultura digital se orienta a mejorar la capacidad de tomar decisiones agronómicas o productivas y nace en la confluencia de diferentes mundos. En primer lugar, es necesario recolectar sistemáticamente datos sobre la enorme superficie de las áreas agrícolas, 15.000 millones de kilómetros cuadrados en todo el mundo, por lo que es necesario contar con satélites sobre los que montar sensores o radares terrestres de amplio alcance, porque de otro modo sería imposible.

En segundo lugar, es necesario procesar esta formidable cantidad de información, para lo que necesitamos el concurso de herramientas y disciplinas como el data science, big data, artificial intelligence, machine learning, neural networks, deep learning, pattern recognition, spectral analysis, remote sensing, que vienen del lado del software y corren sobre potentes computadoras y generosos equipos de comunicaciones.

La Argentina es un país que se muestra en la frontera de las áreas del conocimiento que convergen en la agricultura digital. Cuenta con un plan espacial de larga data, que ya ha lanzado cuatro satélites de observación de la tierra y planea para el año próximo poner en órbita un satélite radar de última generación, además de empresas de alta tecnología fabricantes de satélites y de los sensores que recogen los datos y, por si hiciera falta recordarlo, con un sector agropecuario de punta en capacidad productiva e innovativa.

Un buen ejemplo del impacto de la nueva agricultura digital puede ser la implementación de la agricultura por ambientes a través de la maquinaria de aplicación variable de insumos, con la finalidad de incrementar los rendimientos o la productividad realizando un manejo sitio específico de cada parte del lote, adecuando las dosis de fertilización y densidad de semilla.

Los algoritmos de plataformas de agricultura digital, como Frontec en la argentina, "ambientan" midiendo el potencial productivo de cada zona del lote y ayudan de definir las dosis adecuadas de insumo requeridas. Estas mismas herramientas "programan" la fertilizadora o sembradora para implementar el manejo definido.

Al final de la campaña el productor sube por internet a la plataforma los archivos de los monitores de rendimiento de la cosechadora y la plataforma les devuelve mapas con análisis comparativo de los resultados, por ejemplo rendimiento por ambientes de modo que le permite evaluar las decisiones tomadas anteriormente y mejorarlas en el futuro. Además con las mismas tecnologías es posible evaluar la calidad de las tareas agrícolas o seguir la evolución del cultivo recibiendo alertas sobre aquellos pixels o zonas donde aparecen problemas durante la campaña y en tiempo real. Todo esto accesible por internet, manejable con un dedo desde una tablet o smartphone, y con la posibilidad de usarlo en el lote georeferenciándonos con el GPS del dispositivo, en modo off-line si no tenemos conectividad.

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