La Data Science representa una auténtica revolución para la agricultura: la industria humana más antigua. Descubran cómo se están aprovechando los datos para modernizar y mejorar la manera en que se cultiva la comida…
Para 2050, la población mundial alcanzará 9.3 mil millones de seres humanos. Para entonces, según la Organización de Alimentos y Agricultura (FAO), la agricultura deberá aumentar un 70% a escala planetaria para responder a la demanda.
Este reto es aún más grande ya que los recursos para afrontarlo son limitados. La tierra, el agua y los fertilizantes ya comienzan a escasear para alimentar a toda la humanidad.
Después de la era industrial, inducida por la maquinaria pesada y la ciencia de semillas, estamos a punto de entrar en la era de la agricultura 3.0 gracias a la Data Science. La ciencia de datos constituye de hecho un valioso activo para encontrar nuevas soluciones a los problemas actuales de la agronomía.
Las tecnologías modernas como el Internet de las Cosas permiten recolectar numerosos datos sobre los suelos, sobre el agua, sobre los minerales en las granjas y almacenarlos en sistemas centralizados que favorecen el intercambio.
Estos datos pueden combinarse con los procedentes de fuentes externas como los satélites o las estaciones meteorológicas. Luego pueden ser analizados para obtener información sobre las posibilidades de optimización de los procesos.
Así, la Data Science ahora está alterando la manera en que los granjeros y agricultores toman decisiones a lo largo del ciclo de producción, desde la plantación de semillas hasta la cosecha. Aumenta la productividad, permite una agricultura sostenible y ofrece más transparencia a los consumidores preocupados por saber de dónde proviene su comida. Así es cómo la ciencia de datos está transformando la agricultura y la agronomía.
¿Por qué la Data Science es indispensable para la agricultura?
La agricultura es la base de la civilización humana, y ha evolucionado mucho gracias a la invención de nuevas herramientas, métodos y máquinas. Esta evolución continúa hoy en día.
Hasta ahora, los agricultores tenían que basarse únicamente en su intuición para tomar decisiones. En caso de error, la cosecha de una temporada completa puede desperdiciarse.
La Data Science soluciona el problema al permitir a los agricultores basarse en datos para tomar decisiones más acertadas. Además, ofrece la oportunidad de explotar los vastos volúmenes de datos generados por los sensores IoT y a través de internet.
También responde a una nueva demanda de los consumidores, deseosos de comer mejor y saber dónde y cómo se produjo su comida, se empaquetó, se modificó y se distribuyó. Finalmente, es una herramienta valiosa para incrementar la producción de alimentos a menor costo y alimentar a toda la humanidad.
¿Cómo colectan datos los agricultores?
Diferentes fuentes permiten a los agricultores aglomerar datos. Los sensores IoT situados en las granjas permiten recolectar información sobre los nutrientes de los suelos, el contenido de las aguas o la permeabilidad al aire.
Estos datos pueden ser combinados con los de fuentes externas, como las estadísticas sobre temperatura o precipitaciones. Además, nuevas tecnologías como los espectroscopios permiten medir la calidad del suelo o la calidad de las frutas y vegetales producidos en la granja.
Data Science y agricultura de precisión
Al analizar los datos recolectados, los agricultores pueden medir la calidad de su producción hasta el nivel molecular. La Data Science permite practicar lo que se llama agricultura de precisión.
Este concepto consiste en usar únicamente la cantidad de recursos necesarios, en un enfoque de desarrollo sostenible y eliminación del desperdicio. Las necesidades en minerales, fertilizantes y agua pueden ser medidas con exactitud para cada planta. Este método permite conservar una gran cantidad de recursos y, por extensión, reducir los costos de producción.
En la horticultura, es posible atar chips RFID a los animales para un mejor seguimiento. Si se identifica un animal enfermo, el granjero puede tratarlo inmediatamente.
Mejor uso de los pesticidas
Las plagas agrícolas y otras enfermedades pueden ser desastrosas para los agricultores. No obstante, el uso abusivo de pesticidas puede tener terribles efectos en humanos, plantas y animales.
Actualmente, varias empresas contratan a Data Scientists para desarrollar plataformas analíticas capaces de determinar cuándo usar los pesticidas y en qué medida. Como ejemplo, se puede citar a la empresa brasileña Agrosmart cuya tecnología explota la IA y el IoT para identificar los insectos que amenazan una planta.
Los agricultores se benefician de un informe y pueden basarse en él para gestionar el uso de los pesticidas de manera económica, con un impacto minimizado en el medio ambiente. De igual manera, la startup israelí Saillog ha creado una aplicación móvil que informa a los granjeros sobre las enfermedades que afectan sus plantaciones o las de las granjas cercanas.
Adaptación al cambio climático
El sector de la agricultura es sin duda el más impactado por el cambio climático. La Data Science permite afortunadamente hacerle frente.
En Taiwán, en los arrozales, sensores IoT ahora permiten recolectar información sobre las plantaciones. Estos datos son usados por los granjeros para optimizar los ciclos de producción, en momentos en que el desorden climático hace esta tarea particularmente compleja. De hecho, el calendario tradicional ya no es una fuente fiable en la que apoyarse.
Los científicos también usan datos sobre los suelos para entender mejor cómo estos contribuyen al cambio climático liberando gases de efecto invernadero y cómo adaptarse.
La predicción de las cosechas
Para ayudar a los agricultores, IBM ha desarrollado una plataforma que permite predecir el volumen de cosecha de maíz con dos o tres meses de antelación. Esto permite evitar sorpresas desagradables.
De igual manera, investigadores de la Universidad de Illinois se basan en las predicciones estacionales y los datos satelitales para realizar predicciones de fin de temporada más temprano de lo acostumbrado. Este método resulta aún más preciso que los datos en tiempo real del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos.
Data Science y agricultura: los retos a superar
A pesar de los beneficios de la Data Science para la agricultura, quedan muchos retos por superar. Primero que todo, la implementación de esta ciencia es difícil porque esta industria generalmente es reacia al cambio.
Los granjeros son reacios a cambiar de métodos, ya que los costos pueden ser muy elevados en caso de fracaso. La transición digital también representa una inversión importante, y solo los agricultores más grandes pueden permitírsela.
La instalación de sensores y de un servidor centralizado para el almacenaje de datos también resulta muy costosa. Los datos son recolectados en diversos formatos, a diferentes intervalos de tiempo. Por ello, es necesario convertirlos para poder compararlos entre sí.
También es indispensable compartir los datos con otros agricultores para que el volumen sea suficiente, lo que también implica un riesgo en materia de seguridad y privacidad. Estos son los principales obstáculos para la implementación de la Data Science en la agricultura y la agronomía.
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Ahora saben cómo la Data Science transforma la agricultura y la agronomía. Descubran cómo la ciencia de datos está revolucionando la medicina, o incluso el mundo de la educación.
