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Presentaron una plataforma que combina inteligencia artificial y datos del lote para definir qué corregir en cada ambiente
Desarrollada por Syngenta junto con el INTA, Aapresid y la Secretaría de Agricultura, procesa múltiples fuentes de información para detectar los factores que condicionan la producción y orientar decisiones de manejo
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LA NACIONPilar Vazquez
ROSARIO.- Los productores generan cada vez más información sobre sus lotes: análisis de suelo, mapas de rendimiento, imágenes satelitales, datos topográficos y registros de campañas anteriores. El desafío ya no pasa por obtener esos datos, sino por interpretarlos en conjunto. Con esa premisa, durante el Congreso de Aapresid, organizado con el impulso de Expoagro, se presentó Soil Data Fusion, una plataforma desarrollada por Syngenta que utiliza inteligencia artificial para integrar esas distintas fuentes de información, identificar qué factores están limitando el rendimiento en cada ambiente y elaborar recomendaciones de manejo específicas para cada lote. La herramienta fue desarrollada junto con el INTA, Aapresid y la Secretaría de Agricultura de la Nación. Su funcionamiento fue explicado por Catriel Pedernera y Doron Gal, de Syngenta, junto con Hernán René Sainz Rozas, jefe del Laboratorio de Suelos del INTA Balcarce, quien mostró cómo esos diagnósticos pueden interpretarse desde el punto de vista agronómico.
Según explicó Pedernera, el sistema reúne toda la información disponible del lote, desde análisis de suelo e imágenes satelitales hasta mapas de rendimiento, datos topográficos y sensores remotos, para procesarla mediante algoritmos de machine learning e inteligencia artificial.
“Todos los datos que tenga el productor a disposición los ponemos en un solo lugar, los analizamos, hacemos el diagnóstico y entregamos la recomendación”, resumió. Uno de los diferenciales, señaló, está en el muestreo del suelo. En lugar de distribuir los puntos de manera uniforme, primero se analiza la variabilidad del lote y luego se determina dónde conviene tomar las muestras. “No es una grilla aleatoria arriba del lote. Nosotros decidimos dónde sacar el punto de muestreo dependiendo del análisis que le hicimos previo”, indicó.
La plataforma viene entrenándose desde hace tres años con información obtenida en unas 15.000 hectáreas distribuidas en distintas regiones del país. Cada nuevo dato incorporado permite mejorar la precisión de los modelos. No obstante, Pedernera advirtió: “Podemos tener un muy buen reporte, pero después el cuello de botella va a ser la maquinaria disponible que tengamos en el campo”, advirtió.
Doron Gal explicó que el sistema analiza miles de imágenes satelitales de alta resolución y sigue el comportamiento de cada píxel a lo largo de distintas campañas agrícolas. Con esa información agrupa sectores con características similares y construye las llamadas “clases de suelo”, que sirven de base para todo el análisis posterior. Luego incorpora nuevas capas de información, como mapas de rendimiento, relieve, sensores y resultados de laboratorio. Cuantos más datos se suman, mayor es la precisión del diagnóstico.
A partir de allí, la inteligencia artificial analiza cómo interactúan variables como nutrientes, textura, materia orgánica, pH o compactación para determinar cuáles son los factores que realmente están condicionando el rendimiento y qué prácticas deberían priorizarse.
Para mostrar cómo funciona la plataforma en la práctica, Sainz Rozas presentó un caso real correspondiente a un lote del norte de Santa Fe para mostrar cómo la plataforma integra mapas de rendimiento, análisis de suelo y otras variables con el objetivo de identificar qué factores están limitando la productividad. En ese caso, el sistema determinó que las principales limitantes eran el fósforo, el zinc y el boro, aunque también permitió establecer cuáles de esos nutrientes justificaban un manejo diferenciado y cuáles no.
En el caso del fósforo, el mapa alcanzó una precisión considerada suficiente para realizar aplicaciones variables y mostró amplios sectores con niveles por debajo de los adecuados. Al comparar esos resultados con ensayos del INTA, el especialista explicó que esos ambientes podían responder favorablemente a la fertilización. Sin embargo, aclaró que el nivel del nutriente por sí solo no alcanza para definir una recomendación, ya que también intervienen otras variables del suelo. “La respuesta al fósforo aumenta cuando el suelo tiene más compactación”, señaló, al explicar que esa condición limita el desarrollo de las raíces y modifica el aprovechamiento del nutriente.
Con el zinc ocurrió algo similar. El mapa presentó una calidad aceptable y permitió identificar sectores donde la deficiencia justificaba una aplicación diferenciada. Según recordó, ensayos realizados por el INTA muestran que, con esos niveles, el maíz puede responder con incrementos de hasta dos toneladas por hectárea. También en este caso remarcó que variables como la materia orgánica y la compactación modifican la respuesta del cultivo y deben considerarse junto con el análisis químico.
Con el boro, en cambio, la conclusión fue distinta. Si bien el sistema detectó bajos niveles del nutriente en prácticamente todo el lote, la precisión del mapa no era suficiente para recomendar aplicaciones variables. En consecuencia, la sugerencia fue realizar una fertilización uniforme sobre toda la superficie. El caso también mostró cuándo no era necesario intervenir. Para ese lote, el potasio no aparecía como un factor limitante, una conclusión que coincidía con los resultados obtenidos en trabajos de calibración del INTA.
Sobre el cierre, Sainz Rozas sostuvo que uno de los principales aportes de este tipo de herramientas es ayudar a ordenar e interpretar una gran cantidad de información, aunque insistió en que las recomendaciones deben validarse en el propio campo. “Tenemos que ponerle número a las cosas”, afirmó. En ese sentido, propuso realizar franjas con distintas dosis de fertilización para medir la respuesta de los cultivos y, al mismo tiempo, seguir mejorando los modelos con datos obtenidos en condiciones reales.
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