Lecciones sobre el terreno

Desde 2010, el agricultor Stein de Iowa ha utilizado imágenes aéreas de satélites y planos para obtener distintos tipos de datos, como la elevación, la temperatura, la humedad del terreno y los niveles de clorofila. Stein exporta las imágenes y los datos a un software cartográfico y de análisis de la compañía suiza senseFly, donde trabaja como enlace entre sus clientes y los ingenieros, para identificar las zonas menos sanas de sus cultivos.

Una cosa que ha observado Stein a través del proceso de recopilación y análisis de los datos es hasta qué punto pueden cambiar las condiciones de su granja a lo largo de un día. A medida que cambia el ángulo del sol y se va calentando el suelo, “observamos un cambio en los datos térmicos y vemos cómo las plantas recogen y expulsan durante su proceso de transpiración”, afirma.

Los datos que Stein obtuvo de las imágenes aéreas de la granja de su familia “mostraron rápidamente los daños que se produjeron en primavera por no haber [instalado] más drenaje... y lo que estaban costando a nuestro campo de maíz”, casi 40 fanegas por cada 0,4 hectáreas.

“Solamente este hecho nos obligó a gastar miles de dólares en la instalación de una nueva tubería principal y otras laterales para drenar adecuadamente las zonas anegadas del terreno”, comenta Stein.

Próximamente tiene previsto utilizar los drones y el software de senseFly para optimizar la distribución de los fertilizantes en su granja. Con el software de senseFly y el mapa cartográfico que obtendrá gracias al dron podrá programar un tractor autodirigido para distribuir la cantidad indicada de fertilizante por todo el terreno.

Dispositivos como los drones inteligentes y los tractores autónomos nos hace preguntarnos dónde radica la inteligencia y dónde se produce el procesamiento de los datos: ¿en los equipos instalados en los límites de la granja o en un centro de datos basado en la nube? Sharma tiene la respuesta a esta interrogante.

“Hay algo un tanto engañoso o polémico, o ambas cosas, en algunos sectores de la industria”, afirma. “Prevemos que el centro de datos y los dispositivos conectados de red van a evolucionar juntos”.

Sharma utiliza el sistema nervioso humano como metáfora. Desea tener la suficiente inteligencia reflexiva como para retirar la mano de una estufa caliente sin tener que “pensar” en ello. Pero la inteligencia central del cerebro puede ayudar a mejorar o anular acciones para crear un mayor valor. Las granjas futuras combinarán los dispositivos semiautónomos con un sistema de control central basado en la nube que se beneficiará del análisis de datos en muchos lugares diferentes.

Stein repite ese punto. “Los datos de la agricultura son muy puntuales y se tienen que recopilar siempre en el momento preciso para que el proceso funcione”, comenta. En las granjas de hoy día, un agricultor es un “conocedor de datos”, añade.