Por Matt Harman

Cada día, la población mundial aumenta en unas 200.000 personas. La mayoría vive en áreas urbanas, así que, para tener perspectiva, imagine una ciudad del tamaño de Seattle brotando cada cuatro días, o un Tokio nuevo cada mes. Para 2050, se proyecta que la Tierra sea el hogar de diez mil millones de personas. Para alimentarlos, necesitaremos aumentar la producción de cultivos en al menos un 60 por ciento. Sin embargo, el cambio climático, la escasez de agua y la erosión del suelo nos obligarán a repensar cómo cultivamos. Y la urbanización desenfrenada, con tanta gente viviendo lejos de las zonas agrícolas, nos obligará a encontrar formas más eficientes de distribuir alimentos.

La primera “Revolución Verde” agrícola enfrentó los desafíos de la era posterior a la Segunda Guerra Mundial con avances en pesticidas, fertilizantes e irrigación. Estos métodos ayudaron a alimentar a una población en crecimiento, pero su impacto ambiental los hizo insostenibles. La segunda Revolución Verde se preocupó en gran medida por maximizar la producción mediante la selección de cultivos y, finalmente, la modificación genética.

Un nuevo método de cultivo surgió en la década de 1980, basado en una combinación de insumos biológicos e inteligencia de ubicación. Conocida como agricultura de precisión (PA), esta innovación reconfiguró granjas de todos los tamaños. Y ahora, las tecnologías de ubicación y mapeo están permitiendo a los agricultores utilizar los recursos suficientes, asignados donde se necesitan. Es una nueva revolución agrícola, una que tiene como objetivo impulsar la prosperidad y al mismo tiempo mantener la sostenibilidad ambiental.

Las fuentes de sensores sobre la salud de los cultivos y el clima se examinan dentro de una plataforma de inteligencia de ubicación para lograr resultados agrícolas sostenibles.

Conclusiones clave

• Los SIG proporciona una columna vertebral para la investigación de agricultura de precisión del USDA.

• La infraestructura informática en la nube de Microsoft proporciona la flexibilidad necesaria para examinar grandes volúmenes de datos de ubicación.

• Los agricultores recurren a los datos para evaluar los insumos de combustible, fertilizantes y pesticidas para lograr rendimientos sostenibles.

Una tercera revolución verde

La tercera revolución verde se basa en prácticas establecidas de PA, al tiempo que crea una imagen más amplia del paisaje agrícola en el que operan los agricultores. Los métodos de agricultura sostenible de precisión (PSA) combinan PA con avances en el análisis de big data. El resultado es un enfoque holístico de la agricultura que une sitios agrícolas aislados en un todo global sostenible.

Así como la primera revolución verde dependió de avances en varias disciplinas y tecnologías, PSA aprovecha los avances en automatización, inteligencia artificial (IA) y redes de sensores conectados por Internet de las cosas (IoT). Los sistemas PSA aplican este enfoque espacial a todos los niveles del proceso agrícola, incluso a nivel molecular, para comprender mejor los sistemas biológicos en juego.

PSA enfatiza el componente espacial de los datos, recopilados, procesados y almacenados por un sistema de información geográfica (SIG), un software que muestra datos específicos de la ubicación en el lienzo familiar de un mapa de computadora. Los tableros SIG permiten al usuario separar conjuntos de datos en capas que se pueden combinar y reconfigurar para examinar una situación desde diferentes perspectivas.

Una red de redes

Los SIG son invaluables para el procesamiento de información. Todo, desde las condiciones actuales del suelo hasta los niveles de humedad, se puede integrar en un SIG, mientras que también se pueden agregar datos históricos específicos del sitio para un contexto más profundo. La gran cantidad de datos a menudo requiere el uso de aprendizaje automático, un subconjunto de IA que se refiere a las computadoras que aprenden a reconocer formas y patrones e identifican "puntos críticos" dentro de enormes conjuntos de datos.

Las aplicaciones SIG basadas en la nube proporcionan un marco común para recopilar y compartir datos. Lo que es más importante, la computación en la nube permite a los usuarios acceder, usar y analizar estos datos, en cualquier lugar, en cualquier momento y desde cualquier dispositivo. Algunas de estas aplicaciones incluso permiten capacidades de trabajo sin conexión. Este es un atributo importante, ya que el objetivo de PSA en general es recopilar información y sacar conclusiones que trascienden cualquier granja individual.

Un problema mayor con los enfoques tecnológicos previos a la agricultura implica la tendencia de que la TI y los formatos de datos se conviertan en silos. Esto inhibe el desarrollo de “redes de redes” que brindan una visión amplia de las prácticas agrícolas. Las plataformas SIG para la agricultura no solo permiten a los agricultores, agrónomos y científicos compartir datos en un centro central, sino que también automatizan las recomendaciones de producción en función de la ubicación y una gran cantidad de datos cualitativos.

Creando “granjas inteligentes”

Los agricultores que han adoptado técnicas de PA ya están utilizando algunas de las tecnologías espaciales más sofisticadas. PSA se basa en este conocimiento, lo que permite a los agricultores convertirse en participantes activos en el desarrollo de sistemas y prácticas agrícolas. Con SIG basado en la nube, PSA fomenta el desarrollo y la aplicación de nuevos enfoques analíticos para la agricultura.

El Departamento de Agricultura de los Estados Unidos está poniendo a prueba el PSA con un programa piloto en Maryland que se enfoca en una comunidad de agricultores que cultivan "cultivos de cobertura", plantas que se cultivan fuera de temporada para proteger el suelo. Los componentes principales son una red de sensores y un software de sistema de información geográfica (SIG). La red de sensores rastrea variables como la humedad, la temperatura del suelo y los niveles de agua. Los tractores equipados con sensores miden la altura, el verdor y la biomasa de los cultivos. Y una estación meteorológica recopila datos relacionados con el viento, la lluvia y la temperatura.

“Nuestro objetivo es que al menos el 80 por ciento de los datos de monitoreo continuo que recopilamos en el campo se transmitan a nuestra infraestructura basada en SIG y en la nube”, dice Mike Buser, director de las Asociaciones para la Innovación de Datos (PDI) y National de USDA. Líder del programa de Ingeniería. “Recolectaríamos datos casi en tiempo real, los procesaríamos a través de un software de control y garantía de calidad semiautomatizado. Este sistema haría que los datos fueran accesibles para la comunidad agrícola más rápidamente, al mismo tiempo que informaría automáticamente a los investigadores cuando existan posibles problemas con los sensores en el campo”.

La tecnología que carga y procesa estos datos integra FarmBeats, una plataforma basada en la nube de Microsoft con software SIG. Los SIG proporcionan la columna vertebral para el Sistema de Resultados de Investigación Colaborativa Agrícola (AgCROS) del Servicio de Investigación Agrícola del USDA, un centro digital que recibe datos específicos de la ubicación de varias fuentes. Es un lugar para compartir datos sobre todo, desde el rendimiento de los cultivos hasta el óxido nitroso en el suelo. Un SIG centralizado proporciona una forma de almacenar los datos y visualizarlos en mapas. Los agricultores pueden usar estos datos espacialmente difusos para obtener más información sobre el cultivo en sus lugares específicos.

Cuantos más datos puedan acceder los agricultores, más cerca podrá lograr la agricultura lo que los tecnólogos llaman un gemelo digital. Como implica el término, eso significaría que cualquier desarrollo en el mundo físico, desde el nivel molecular hasta las grandes cosechas, se registrará como un cambio en un modelo dinámico y virtual. Los gemelos digitales podrían permitir simulaciones de nuevas ideas que pueden probarse para determinar su impacto ambiental antes de su posible implementación en el mundo real.

En última instancia, esta integración le daría al agricultor un modelo virtual y dinámico que involucra a cada componente del ecosistema agrícola. Y debido a que este sistema contiene capacidades predictivas que comprenden patrones en el clima, el crecimiento y la composición de la tierra, puede proporcionar inteligencia autorizada sobre las mejores formas de plantar, cultivar y cosechar cultivos.

“La agricultura es intensiva en conocimiento”, dijo recientemente Steven Mirsky, ecologista investigador del USDA. “Por lo tanto, necesitamos entender cómo el clima, el suelo y la topografía interactúan espacialmente. Hacemos esto al volver a imaginar el paisaje de la granja como un laboratorio viviente. AgCROS es el tipo de sistema de infraestructura cibernética que los científicos como yo necesitamos para lograr tales objetivos”.

Transformando Digitalmente la Economía Agraria

Todavía es temprano para el proyecto, pero el USDA tiene grandes planes para desarrollar sus marcos PDI y PSA. Con base en los resultados de la granja de Maryland, la red de cultivos de cobertura se expandirá a alrededor de 200 granjas de investigación en los Estados Unidos. La red pondrá a prueba uno de los conceptos primarios de PSA, el intercambio de información, combinando varias formas de conocimiento local en un depósito de información. El plan es utilizar fincas de varios tamaños, desde pequeñas parcelas familiares hasta grandes agronegocios.

El resultado óptimo es que el programa PDI y FarmBeats inspiren programas de PSA similares, con todo conectado. La construcción de nuevas prácticas en el mundo virtual reducirá el tiempo que lleva implementar prácticas innovadoras que conduzcan a mejores resultados ambientales. Si los agricultores van a alimentar a diez mil millones de personas para el año 2100 mientras preservan el medio ambiente, la próxima revolución verde debe probarse en gemelos digitales. Con suerte, la red de cultivos de cobertura podría servir como un catalizador para este tipo de cambio masivo en la agricultura, sembrando el terreno para que las prácticas de PSA se expandan en todo el mundo. Sin embargo, será un medio, no un fin, para enfrentar los nuevos desafíos del crecimiento de la población mundial y el cambio climático. Una plataforma como FarmBeats, dice Buser, "es una herramienta en nuestra caja de herramientas". Alimentar a miles de millones de personas sin una expansión masiva de recursos no es tarea fácil. Con tecnologías como los SIG a su disposición, las agencias como el USDA literalmente pueden ver cómo lograrlo.

Conozca cómo las nuevas prácticas que se enfocan en la salud del suelo están produciendo rendimientos récord y cómo John Deere, un líder en tecnología desde hace mucho tiempo, está impulsando la productividad y la sostenibilidad en la agricultura y la ganadería con análisis avanzados.”

Matt Harman

Matt Harman es el líder de prácticas de agricultura comercial de Esri y apoya a los usuarios a través de nuestra división de servicios profesionales. Su trabajo incluye apoyar a nuestros usuarios agrícolas en la aplicación de la Plataforma ArcGIS, incluida la promoción de mejores prácticas y el intercambio de información en toda la industria. Más recientemente, ha estado involucrado en el diseño de soluciones, integrando la tecnología de Esri y Partner, para una variedad de usuarios agrícolas. Su carrera en Esri ha abarcado más de 15 años con roles como ingeniero de soluciones, desarrollador de productos, gerente de consultoría técnica y, actualmente, como gerente del programa PS Midwest, así como el rol de líder de práctica.