Big Data y agricultura de precisión, cómo reducir los riesgos en la producción de alimentos agropecuarios

Abastecimiento sostenible, gestión de riesgos e incertidumbres en producciones agrícolas, aumento de ratios de productividad y reducción de costes… El potencial del big data aplicado al campo es amplio y está cambiando la gestión agrícola. En este artículo analizamos soluciones tecnológicas existentes que aplican el big data y que pueden revolucionar la gestión de la producción agraria tal y como hoy la conocemos.

La producción mundial de alimentos se estima que tendrá que duplicarse para el 2050. El desafío social de alimentar a más de 9.000 personas en el mundo genera a su vez un desafío medioambiental, ya que habrá que hacerlo sin aumentar exponencialmente la cantidad de agua, tierras de cultivo, energía, uso de fertilizantes… utilizados para el cultivo de alimentos. Sin innovación y nuevas soluciones tecnológicas esto no será posible.

Bioeconomía: Caminamos hacia una agricultura inteligente

Estamos viviendo un profundo cambio con la transformación digital de las producciones agrarias. A partir de la interrelación de datos, se están desarrollando servicios integrados e inteligentes, que realizan predicciones agrícolas  y de mercado y asesoran a los gestores de las producciones aportándoles toda la información disponible referente a cultivos, suelos, productos, clima… de manera que de forma anticipatoria se puedan optimizar los niveles de producción en línea con una mayor estandarización de producto acorde a demanda de mercado, minimizando el riesgo.

Condiciones meteorológicas inciertas, plagas, enfermedades, la inestabilidad de los mercados globales, la variación de los precios e incluso las políticas gubernamentales presentan probabilidades ante las que no se conocen los resultados, pero que el sector agrícola debe encarar para asegurar el suministro de alimentos.

Los sistemas agrícolas, por tanto, tienen la necesidad de mejorar su capacidad de reacción y superar circunstancias derivadas de los cambios bruscos intrínsecos a esta actividad productiva.  Soluciones capaces de integrar la cadena de valor a la que se somete un producto agrícola durante todo su ciclo de vida.

También la industria alimentaria y la distribución, principales demandantes de los productos agrícolas, requieren de una agricultura avanzada en la que el agricultor adopte las mejores decisiones en cada momento para obtener los mejores resultados en la producción agrícola, asegurando producciones sostenibles en precio, con suministros estables y de la máxima calidad de producto entregado.

Hacia la  producción avanzada y la  agricultura 4.0.: Cómo el Big Data puede ayudar a gestionar riesgos de forma anticipatoria

Lo cierto es que las explotaciones agrarias y la totalidad de la cadena de valor generan una gran cantidad de información. Datos que se producen en tiempo real y que necesitan ser gestionados de manera eficiente.

Los nuevos sistemas de gestión del conocimiento basados en la tecnología permiten capturar, almacenar, procesar y finalmente utilizar dichos datos. La información llega al agricultor  de  manera integral, sencilla y accesible, reduciendo así  la incertidumbre y enfocando la toma de decisiones para el éxito.

La solución pasa por el impulso de las TICS en pro de una agricultura inteligente en el ámbito de un negocio digital. En este contexto,  las soluciones digitales serán la herramienta que nos permita hacer un uso inteligente todos esos datos:

• El internet de las cosas. Con este término no sólo estamos haciendo referencia a dispositivos móviles como tabletas o drones. Este concepto implica una interconexión de todo el sistema agrícola que incluye sistemas de comunicaciones compatibles y colaborativos que comparten información (sensores, cámaras, lámparas, estaciones meteorológicas, etc.). Sensores que pueden ser aplicados, por ejemplo, directamente a la planta o a la maquinaria utilizada para el trabajo en el campo y así aportar información de valor a cerca de la meteorología, el control del riego, datos cartográficos o incluso el estado de maduración de los cultivos. Esta información resultará de utilidad para la toma de decisiones de los agricultores, así  como para los compradores de sus materias primas.
• Gestión del Big Data. El Big Data se construye desde el Small Data y en él se recogen datos de todas las fuentes posibles, foros especializados, opiniones vertidas en las redes sociales, artículos especializados, prospección sobre las tendencias de mercado, información de los dispositivos de medida y SSII existentes, etc.
• Inteligencia Artificial. Finalmente  intervienen los métodos de inteligencia artificial, mediante los cuales podemos predecir cambios y alteraciones, recomendar acciones que permitan a los diferentes agentes  tomar las medidas necesarias para adaptarse a ellos e incluso aprender     y optimizar procesos de cara a un futo.

La combinación de todas estas tecnologías permite, por ejemplo, que el análisis de la información meteorológica nos ayude a obtener conclusiones rápidas y automatizadas que, a su vez, posibiliten que máquinas inteligentes puedan activar o desactivar riegos; que la información sobre calidades de suelo y su estado nutricional activen de forma automática un goteo de uno u otro fertilizante en toda la plantación o por zonas específicas identificadas; la predicción de la tendencia de precios y demanda de mercados podrán orientar la planificación de cultivos, etc.

Integración de soluciones para facilitar el compromiso de colaboración dentro de la cadena de valor agrícola, el proyecto RUC-APS

AINIA forma parte del consorcio formado por 16 participantes de 5 países de la UE (Francia, Italia, Polonia, España y Reino Unido), y 3 socios de 2 terceros países (Argentina y Chile) y que trabaja en el proyecto de investigación RUC-APS.

Dicho proyecto se  enfoca el requerimiento de soluciones integradas que sean capaces de hacer frente a los retos de colaboración entre los diferentes agentes involucrados en la totalidad de la cadena alimentaria; desde de las primeras fases de la agricultura como el diseño de productos, pasando por la cosecha, hasta las fases posteriores de recolección, procesamiento final, la cadena de suministro y el impacto de estos sistemas en el consumidor.

Entre los objetivos del proyecto:

• Optimización en términos de costos y producción de diferentes zonas agroclimáticas a partir de utilización de tecnologías digitales.
• Desarrollo de sistemas soporte a la decisión para mejorar la precisión de la gestión de cultivos en entornos de incertidumbre.
• Análisis y perfeccionamiento de los estándares de calidad de los productos agrícolas
• Mejora de las tecnologías de gestión del suelo y la siembra.
• Optimización de las soluciones de producción-transporte de productos hortícolas en toda la cadena de valor.
• Generación de mecanismos de intercambio de conocimiento horizontal y vertical en toda la cadena de valor agrícola.

Para lograrlo, el proyecto pretende constituir equipos de investigación multidisciplinares entre los miembros del consorcio. Dicho consorcio está constituido por especialistas en diversos campos (agronomía, la agricultura, la incertidumbre, el riesgo, la cadena de suministro y logística) de Europa y América del Sur. De esta manera se constituirán  proyectos conjuntos de colaboración para el desarrollo de la gestión de una agricultura de precisión más sostenible y capaz de hacer frente a los entornos de riesgo e incertidumbre.

Así mismo, entre los objetivos generales que persigue el proyecto se encuentra la creación de una plataforma para la investigación y transferencia del conocimiento en red. De esta forma se pretende potenciar el intercambio colaborativo entre los sectores y los investigadores y perseguir así la optimización de la gestión de las TICS integradas en apoyo a la toma de decisiones de los integrantes de la totalidad de la cadena de valor.

Si usted desea conocer más acerca del proyecto RUC-APS o sobre las soluciones tecnológicas  de producción avanzada y el big data en la agricultura, consúltenos.