Sin lugar a dudas la producción de alimentos es esencial para la vida en la tierra. Lo hemos visto en los hechos durante la crisis sanitaria que vivimos en 2020 con el Covid-19, en donde fue de las pocas actividades que no se detuvieron.
Todos los días el sector tiene la gran responsabilidad de alimentar a 7,8 miles de millones de personas, llueva, truene o haya una pandemia. Para 2050 se prevé no solo que esa cifra crezca a 9,8 miles de millones sino que también lo haga la cantidad de alimento consumida per cápita, requiriendo un incremento del 60% en la producción de alimentos.
A este desafío, considerando la escasa superficie disponible para destinar a la agricultura, según datos de la FAO; debemos agregar otra dimensión importante: la sostenibilidad.
Es en este triple desafío de:
- aumentar productividad
- reducir costos
- y mejorar la sostenibilidad
donde entran en acción los datos.
Los datos en el agro
El productor agropecuario está rodeado de datos desde hace muchísimo tiempo. Como se deben imaginar, uno de los problemas que hoy en día tiene todo agricultor, es tener esa información ordenada para poder sacarle provecho.
Cuando el agricultor cosecha su cultivo, no solo está obteniendo su producto final, el grano, sino que también está cosechando muchísimos bits y bytes. Literalmente, su cosechadora no solo devora plantas, sino que reporta y almacena metro a metro en su avance cuanto está cosechando, qué nivel de humedad tiene el grano o las características del fruto y todo tipo de parámetros técnicos que dan cuenta de la eficiencia de esa cosecha.
Desde 1972, cuando los satélites de la primera misión de observación terrestre de la NASA fueron puestos en órbita, contamos con información periódica del estado de cada cultivo que crece en la faz de la tierra. Hoy en día la tecnología ha avanzado tanto que hay sistemas o constelaciones de satélites que pueden visitar el mismo campo varias veces por día. Por otra parte, hemos visto las resoluciones de esos satélites aumentar de decenas de metros por píxel a decenas de centímetros.
Si consideramos la superficie cultivable mundial, almacenar la información que se genera para toda el área agrícola (considerando imágenes satelitales, información de sensores, maquinaria, clima, entre otros) supera los 5 Petabytes (Miles de Terabytes) cada año.
Auravant: poniendo en marcha los datos
Auravant es una plataforma SaaS que ayuda a los productores y asesores agropecuarios a tomar decisiones basadas en datos y producir de forma más eficiente y sostenible. Lo hacen ayudando a que el agricultor reduzca sus costos, haciendo un uso eficiente de los insumos y recursos y también ayudando a los asesores agropecuarios a que maximicen el rendimiento de los cultivos. Esta mejora en eficiencia permite a su vez aumentar la sostenibilidad de la actividad, al reducir el impacto ambiental que genera cada tonelada producida.
Auravant es utilizada por más de 13.000 productores y asesores agropecuarios en 5 millones de hectáreas en todo el mundo. Con un modelo freemium busca facilitar la adopción de la agricultura digital, facilitando su acceso a pequeños productores y favoreciendo el uso de tecnologías que tienen impacto ambiental positivo.
El primer punto que facilitan es almacenar y ordenar la información de cada hectárea del campo, para que pueda ser aprovechada. Ya sea obteniendo de forma automática los datos de los satélites, las cosechadoras y de estaciones meteorológicas, o de forma manual a través de su app móvil como es el caso de mediciones puntuales que hace el productor en el campo, almacenamos toda esa información y la procesamos de forma que sea accionable.
El resto de las funciones que provee Auravant agregan valor sobre esos datos. Dentro de esa caja de herramientas del agricultor moderno la más fundamental es la ambientación.
La importancia de una buena ambientación
La ambientación o zonificación de los lotes es el primer paso para todo productor o asesor que se introduzca en el mundo de la agricultura digital.
En una parcela de trigo de unas 50 hectáreas hay 80 millones de plantas. El sentido común nos dice que seguramente no debemos tratar a todas de la misma forma y de eso se trata la ambientación.
Esta herramienta le permite al usuario elegir las capas preponderantes que rigen en su zona y para el cultivo que esté produciendo. En ciertas zonas por ejemplo es de vital importancia la altimetría del terreno, en otros la profundidad de compactación del suelo, mientras que, en general, siempre viene bien utilizar imágenes satelitales y mapas de rendimientos (obtenidos de cosechadoras) de campañas anteriores.
Una vez hecho esto entra en acción la plataforma. Analizando las distintas capas y segmentándolas mediante algoritmos de clusterización, presenta al usuario un mapa de ambientes o zonas.
De esta forma cada zona o ambiente representa una problemática distinta que requerirá un tratamiento diferenciado. Es en este tratamiento diferenciado en donde está la ganancia, permitiendo aplicar menos fertilizante en las zonas en donde no se necesita, o sembrando una densidad de semillas distinta entre las zonas que permiten más productividad de las que tienen menor potencial.
Tal vez lo más importante es hacer simple, para un usuario que no es científico de datos, un proceso altamente complejo. Esta accesibilidad es la que Auravant busca para favorecer la adopción de esta tecnología. Al mismo tiempo, ofrece a aquellos usuarios que quieran tener más información los controles para hacerlo.
La herramienta puede funcionar de forma automática, utilizando machine learning, aunque también le permite al usuario asignar pesos manualmente, de forma que pueda ponderar la importancia de cada capa que eligió para realizar esa ambientación.
Otro aspecto importante es la gran cantidad de procesamiento previo que hace la plataforma para poder hacer este proceso en tiempos récord. Según mediciones hechas por el equipo de Auravant, una ambientación realizada de forma manual por una persona con conocimiento para hacerlo lleva al menos 2 horas, mientras que en Auravant, el mismo proceso se resuelve en 30 segundos.
Muchas capas requieren de pre-procesamiento como corregir deficiencias y distorsiones por la atmósfera en las imágenes satelitales, limpiar datos que no son representativos o convertir formatos y es la plataforma la que se encarga de forma transparente de estas labores. Este ahorro de tiempo es clave, por ejemplo, cuando se está en el campo con la maquinaria lista para trabajar y se debe hacer alguna modificación de último momento.
Una nueva revolución agrícola
En este post hemos cubierto solo un pequeño caso del potencial del uso de los datos en la agricultura. En el ciclo de vida de la producción del cultivo hay otros muchos casos de uso de datos para tomar mejores decisiones y producir de forma más sustentable. Desde una aplicación inteligente de herbicidas a una estimación del rendimiento del cultivo antes de ser cosechado, pasando por la minimización de riesgos en la planificación de la siembra, el agricultor moderno hace cada vez más uso de información para tomar la mejor decisión y depender un poco menos de la intuición.
Escrito por Fernando Calo y Nicolás Larrandart , Auravant
Auravant es parte de nuestro programa de aceleración de startups Telefónica Activation Programme.
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