Lecciones sobre el terreno

Cómo la agricultura de precisión se ha convertido en pionera en el uso del análisis.

Aportes

  • La agricultura es uno de los primeros sectores industriales que se han transformado totalmente gracias a los datos.

  • Los avances en hardware y análisis están permitiendo a los agricultores adoptar prácticas más ecológicas y producir alimentos más sabrosos.

  • Los agricultores están logrando una serie de objetivos que los expertos prevén alcanzar en prácticamente todos los demás sectores industriales.

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Cuando Nathan Stein oyó el término “Internet de las cosas”, pensó en el maíz y la soja. La adaptación segundo a segundo de estas plantas a las condiciones del clima y el terreno produce un flujo de datos ininterrumpido que le ayudará a explotar mejor la granja de Iowa de su familia. Con el software de análisis desarrollado para los agricultores podrá simular el impacto que tendrían los cambios de los niveles del agua, los fertilizantes y los pesticidas.

“Puedo virtualizar prácticamente toda la cosecha”, afirma Stein.

Stein es uno de los cada vez más agricultores que utilizan la recopilación de datos en tiempo real y los análisis informatizados. Gracias a agricultores como Stein, así como a los investigadores y las empresas que desarrollan tecnologías para ellos, la agricultura, que es la industria más antigua de la humanidad, se está convirtiendo en el principal campo de pruebas de sensores, drones y análisis del big data.

Estos métodos ayudan a los agricultores a aumentar las cosechas, los márgenes y la eficiencia a gran escala, que son los objetivos de todas las industrias.

Algo que funciona “en el contexto de la agricultura a gran escala también podría aplicarse en otros ámbitos”, afirma Vin Sharma, Director de Estrategias, Productos y Marketing para soluciones del big data de Intel.

Por ejemplo, un comerciante podría utilizar un sensor de tráfico peatonal de función única para sustituir el análisis de vídeo en el proceso de medición y mejorar la efectividad de las pantallas de las tiendas. El gerente de un centro logístico podría integrar un sensor en un dron de uso general para comprobar el inventario. Y los directores de informática de muchos otros sectores industriales podrían implementar el análisis de datos recopilados por sensores para controlar con total precisión todos sus recursos corporativos, desde las materias primas hasta la capacidad informática. Este control personalizado no solo aportará eficiencia a la propia empresa, posiblemente también la aporte a largo de toda la cadena de suministro.

Puedo virtualizar prácticamente toda la cosecha.

Nathan Stein, agricultor de Iowa

Prevemos que el centro de datos y los dispositivos conectados de red van a evolucionar juntos.

Vin Sharma, director de soluciones del equipo Big Data Solutions en Intel

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.

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