Los datos generados mediante las herramientas digitales aplicadas a la agricultura, una vez convertidos en información, son muy valiosos para ayudar a los productores a tomar las mejores decisiones de manejo.
Esto aplica tanto para las decisiones planificadas, como la elección del cultivo, variedad de semilla, fecha y densidad de siembra, hasta las que imponen las condiciones meteorológicas, plagas, malezas y enfermedades a lo largo del desarrollo de los cultivos.
Conocer y analizar esos datos es el punto de partida para asegurarse que cada decisión sea acertada para maximizar la rentabilidad en el negocio agropecuario.
Pero ¿cómo interpretar esa infinidad de datos con la eficiencia y la rapidez que la tarea le exige al productor? La respuesta es el Big Data, el sistema que llegó para transformar definitivamente la agricultura, analizando e interpretando grandes volúmenes de datos.
Los datos son observaciones documentadas de la realidad o resultados de una medición. Son la materia prima a analizar para convertirla en información útil. La disciplina que estudia los datos, las informaciones, su proceso de adquisición, transformación, generación y el análisis de los mismos, con el objetivo de generar conocimiento, es la Ciencia de Datos.
Según el ingeniero Ronaldo Braga, doctor en esta disciplina e integrante del equipo de FieldView, la Ciencia de Datos se vale de herramientas como la matemática y la estadística a fin de generar hipótesis, identificar problemas y solucionarlos.
También utiliza algoritmos avanzados de inteligencia artificial, “machine learning”, “deep learning” o captura y almacenamiento de información.
“Para determinar si la hipótesis es correcta, siempre pensamos en recolectar los datos necesarios, los que luego son procesados y se modelizan para transformarlos en información. Con ese proceso, llegamos a la conclusión de potenciales mejoras”, relató la ingeniera agrónoma Verona Montone, del equipo de Ciencia de Datos de FieldView, al asociar diversas áreas del conocimiento, el objetivo de la Ciencia de Datos es simplemente uno: aprovechar el valor que esos datos tienen.
Big Data en la agricultura
El Big Data puede entenderse como un sistema inteligente de almacenamiento y análisis de gran cantidad de datos, con una alta capacidad de procesar cualquier tipo de registro digital proveniente de diferentes fuentes.
En la agricultura, durante cada campaña se genera un gran volumen de datos. Allí, el Big Data viene ganando terreno, debido a su proceso eficaz de análisis e interpretación de los mismos. Con él es posible comparar lotes, densidades, índices de biomasa, datos de suelo, entre otras cosas, y obtener información para tomar mejores decisiones de manejo.
Hay distintas formas de introducir el Big Data en la producción agrícola. Entre las más difundidas se encuentra el análisis de datos para la interpretación del clima en determinada región, abarcando aspectos meteorológicos, geográficos y hasta de adaptación de algunos cultivos.
Con esta información, el productor puede administrar otras cuestiones vinculadas, como por ejemplo fertilización, fecha de siembra, cosecha, haciendo todo con una reducción considerable de costos.
Asimismo, el Big Data procesa los datos recolectados en el campo para encontrar alternativas de manejo que conduzcan a obtener una máxima productividad por hectárea, de manera sustentable.
¿Qué beneficios le aporta la Big Data a la agricultura?
Reducción de costos de producción al optimizar la aplicación de insumos.
Toma de decisiones más acertadas basadas en la interpretación de datos de la producción agrícola.
Apoyo para la toma de decisiones en tareas a campo a partir de datos climáticos.
Posibilidad de acceder de manera remota y en tiempo real a los datos generados en las labores, permitiendo monitorear y gestionar online.
Aumento de la productividad como consecuencia de la toma de mejores decisiones de manejo.
La ciencia de los datos en la producción agrícola
En la agricultura digital, los datos del proceso productivo son todas las observaciones o resultados de las mediciones que el productor tiene desde presiembra a poscosecha.
“Los datos de campo propiciarán un gran salto en la productividad”, sostiene el ingeniero agrónomo Rodrigo Alff, gerente de Proyectos Corporativos de FieldView para Latinoamérica.
Sin dudas, el Big Data es una introducción disruptiva para la agricultura, un gran paso evolutivo, tanto como lo fueron en su momento el tractor, la siembra directa o la soja resistente a herbicidas.
“Estos datos siempre estuvieron ahí, siempre fueron generados en el campo. Pero ahora, gracias a la inteligencia digital, tenemos la oportunidad de analizarlos y entender lo que sucede, y de cruzarlos con los de otras campañas”, indicó Alff.
Para Braga, “la Ciencia de Datos, más allá de optimizar el proceso del agricultor, puede generar conocimientos y análisis que lo van a ayudar en su día a día de trabajo”. Además, permite ganar previsibilidad y anticiparse en las acciones para lograr un negocio agropecuario más rentable.
A medida que la cantidad de datos sobre un campo se incrementa, esas previsiones se tornan más eficientes. En base a un histórico de datos acumulados, el productor puede tener claridad sobre el manejo realizado en una cosecha y en campañas anteriores, y a partir de allí, analizar todos los datos de un lote.
Con la tecnología disponible y herramientas de agricultura digital, se puede comprender en detalle cuáles fueron las causas de las buenas y las malas cosas que sucedieron.
“Antes, los datos se anotaban en libretas o solo quedaban en la memoria del productor.
Actualmente, los datos almacenados de manera digital permiten realizar análisis completos a lo largo de los años”, destaca Jéssica Santos, una experta de FieldView dedicada a la atención de clientes.
“Cada vez más, los datos hacen la diferencia para el productor, en la identificación de fallas en las labores, en la determinación del mejor día y hora de aplicación de un fitosanitario, en la realización de ensayos de semillas y productos”, enumeró la ingeniera ambiental Thais Prado Dompieri, analista de desarrollo de negocios de FieldView.
Los datos almacenados en herramientas digitales como FieldView pueden ser utilizados para tomar decisiones acertadas en distintas etapas:
Presiembra: el productor puede usarlos para seleccionar las variedades o híbridos con mejor comportamiento en las últimas campañas.
Siembra: documentar ensayos de materiales, identificar fallas en las operaciones y documentar múltiples datos de interés.
Pulverización: registrar ensayos de diferentes productos, identificar fallas y documentar las tareas;
Cosecha: cuantificar la performance de cada híbrido o variedad y tomar con precisión datos de interés.
Gestión de la agricultura digital usando el Big Data
Los datos son recolectados en el campo por diferentes plataformas de agricultura digital en las maquinarias que mapean las operaciones, ya sea la siembra, pulverización o cosecha.
El primer paso, previo a una nueva siembra, es analizar la información de la campaña anterior. “Durante la cosecha misma el productor puede hacer un análisis de inmediato y descartar algunos materiales que no tendrían que sembrarse nuevamente en la siguiente campaña”, explica Santos.
Con los mapas de rendimiento, de siembra y pulverización obtenidos a lo largo de los años, es posible evaluar a fondo el desenvolvimiento de los cultivos y así tomar decisiones anticipadas en cuanto al material a sembrar en cada lote, ventana de siembra y tratamientos de semillas, por ejemplo.
También se pueden correlacionar, punto a punto, mapas de suelo y de cosecha de campañas para comprender mejor los resultados obtenidos.
A lo largo del ciclo del cultivo, el productor puede hacer ensayos para probar distintas variedades, fechas de siembra, velocidad de desarrollo del cultivo, densidad, manejo cultural y de fitosanitarios, entre otras cosas. Así, más datos se van generando para apoyar el trabajo diario en el campo.
Al finalizar la campaña, los mapas de cosecha indicarán los lugares de mayores y menores productividades, que podrán investigarse para resolver el problema que afecta a las plantas en esos puntos.
Calidad de los datos
Contar con datos de calidad es importante. Esto significa tener todas las capas de observaciones y mediciones de manera completa y organizada para facilitar el análisis.
“Si uno genera un dato erróneo, el análisis estará equivocado y la decisión tomada por el productor también podrá estar errada”, advirtió Alff. Por eso es fundamental ser cuidadosos a la hora de introducir los datos y asegurarse de que sean los correctos.
“Nombre de variedad, fecha de la operación, distancia entre hileras, uso de fertilizantes o fitosanitarios con nombre de productos y dosis, todos esos datos deben ser cuidadosamente ingresados en la plataforma digital”, detalló Santos.
Es importante también regular correctamente la maquinaria agrícola, calibrar y mantener limpios sus sensores para que la información generada condiga con lo que está ocurriendo en el campo. A mayor confiabilidad del análisis, más completos informes se obtendrán y mejores decisiones se podrán tomar.
De acuerdo a Thais, “la calidad de los datos genera mayor usabilidad de la tecnología de agricultura digital, ya que permitirá que el productor analice y compare la performance de sus híbridos y productos con mayor agilidad y eficiencia”.
Los productores están tomando conciencia de la importancia de basarse en datos para tomar decisiones de manejo. Cada vez que uno necesita encontrar información de campañas pasadas para acceder a un dato o hacer análisis comparativos, por ejemplo, cae en la cuenta del valor de la digitalización para la gestión de su empresa.
“Cuando el productor percibe que hoy puede hacer eso de una forma mucho más simple, rápida y eficiente, mejorando su productividad, le queda claro por qué esos datos son cada vez más importantes”, agrega la especialista.
Claramente, la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos están transformando el negocio hacia una agricultura anclada en lo digital.
“Es una gran revolución en el tiempo, que permite ganar productividad a partir del uso de las tecnologías que hoy existen y que van formando parte de la realidad también en el campo”, señaló Braga.
Agricultura y ciencia de los datos, una dupla imbatible para aumentar la productividad, rentabilidad y sustentabilidad en la empresa agrícola.
Fuente: Equipo FieldView
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