Tecnologías para la obtención y la gestión de datos como aliadas en agricultura
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La obtención de información sobre el cultivo se ha convertido en un factor de gran valor para la detección y prevención de plagas, además de para conseguir una producción más sostenible y eficiente
Plataforma Tierra
UNA COMUNIDAD DIGITAL DE CONOCIMIENTO
25 September 2023
- La precisión de la agricultura del futuro tiene que ir más allá de la producción convencional, con métodos más eficientes y sostenibles, que atiendan las necesidades globales.
- La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático tienen un gran potencial de aplicación en la agricultura donde, además de aumentar el rendimiento de la producción, pueden ser una herramienta clave en la prevención y detección inmediata de enfermedades y plagas.
- Aunque se haya estudiado prevención y tratamiento de enfermedades y plagas, actuar con agilidad supone un ahorro y una mayor seguridad para las cosechas.
- Ser capaz de predecir la aparición de enfermedades y plagas puede ser la respuesta para cultivos más resistentes al cambio climático. El aumento de la temperatura está creando condiciones ideales para aparición de nuevas plagas.
El desarrollo de técnicas agrícolas más eficientes, asociadas a tecnologías avanzadas, capaces de prevenir y anticipar la detección de plagas y enfermedades, permite la mejora en la toma de decisiones.
Gracias a estas nuevas tecnologías es posible la recolección de datos a tiempo real, además de la integración de estos, generando modelos predictivos y capaces de promover una actuación temprana frente a situaciones no deseadas.
Según la FAO (Organización de la Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura), las perdidas agrícolas asociadas a plagas pueden llegar hasta el 40 % del total de la producción.
El calentamiento global está creando condiciones ideales para la proliferación de insectos, lo que implica un aumento de las pérdidas, ya que los insectos pueden encontrar ambientes propicios para su desarrollo en diferentes puntos geográficos.
Una de las plagas más temida del mundo, la langosta del desierto, tiene carácter migratorio y con el aumento de la temperatura global puede cambiar su ruta y afectar a nuevas zonas geográficas.
Cada año, las enfermedades cuestan a la economía mundial más de 220.000 millones de dólares, y los insectos invasores cuestan al menos 70.000 millones de dólares
Las pérdidas globales en rendimiento de cultivos básicos como el trigo, el arroz y el maíz pueden aumentar entre un 10 % y un 25 % por cada grado de calentamiento.
El objetivo del Acuerdo de París es que el aumento de temperatura no sea superior a 1,5 ºC, lo que ya supondría pérdidas grandiosas para la agricultura.
Preservar la salud y resistencia de los cultivos es fundamental para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)
Llegar a las soluciones para este problema va a requerir una visión holística por parte de los agricultores, además del uso de la inteligencia artificial para promover respuestas rápidas y a medida para los desafíos que nos esperan en el futuro.
La digitalización de la agricultura
Tras los impactos de la pandemia y el avance del aprendizaje de las nuevas tecnologías, se ha permitido el desarrollo tecnológico en diferentes sectores como es el caso de la agricultura.
Acoplar la tecnología en las actividades agrícolas ha impulsado el desarrollo de técnicas que permiten un mayor rendimiento de la producción, con menor aporte de recursos naturales, posibilitando procesos más sostenibles.
La Agricultura Digital, la Agricultura de Precisión, el Smart Farming, entre otras prácticas, son ejemplos claros de estos avances en el mundo agroalimentario.
La velocidad con la que se puede recolectar datos es cada día más ágil. La gestión y el análisis de esta cantidad masiva de datos (big data) recibidos es, actualmente, una realidad, gracias a la inteligencia artificial.
La creación de modelos predictivos y preventivos basados en el aprendizaje automático ya se aplica en una multitud de campos, incluido la agricultura
Acercándonos cada vez más de las prácticas de la Agricultura 4.0, que contará con sistemas de producción más adaptativos, precisos y eficientes, capaces de solucionar los retos de la agricultura del siglo XXI.
Actualmente, se utiliza imágenes de satélites, drones, y proyecciones en 3D a partir de haces de luz, que recolectan información importante, capaces de correlacionar los datos y determinar características particulares del suelo y de los cultivos, monitoreando e integrando parámetros de interés para una práctica agrícola más eficaz y sostenible.
La FAO ha credo un sistema mundial de alerta y respuesta ante brotes de plagas emergentes, adaptando de manera proactiva los sistemas fitosanitarios para reducir el riesgo de la evolución de los posibles impactos, así como para reforzar la capacidad de respuesta con eficacia en los brotes de plagas, en particular las nuevas incursiones.
Para que este sistema sea cada vez más eficiente, más datos necesitan ser recolectados. No obstante, los agricultores son los agentes clave para que los resultados sean satisfactorios, porque son ellos los poseedores de toda esta información y son los responsables de la aplicación de estas nuevas metodologías.
Tecnologías para la detección temprana de enfermedades y plagas
La adopción de tecnologías avanzadas y eficaces para la detección temprana de plagas y enfermedades es una actuación acorde con la Gestión Integrada de Plagas (GIP), práctica regulada en España, con diversas guías de actuación, con el objetivo del uso sostenible de los productos fitosanitarios.
Uno de los objetivos del Pacto Verde Europeo es reducir el uso de estos productos en un 50 % hasta 2030
La inteligencia artificial, como se ha observado, puede procesar muchos datos a la vez, creando big datas de una infinidad de temas, y su capacidad de aprendizaje automático ha potencializado la velocidad para poner en práctica nuevas metodologías.
Cuantos más datos se conozcan sobre cómo empiezan los periodos de infección de enfermedades o la infestación de plagas, mejor respuesta podrá ofrecer la metodología.
La recolección de más datos también va a proporcionar el conocimiento frente a más agentes externos, además de promover prácticas cada vez más especializadas y eficaces frente a nuevas patologías y plagas.
Las nuevas tecnologías presentes en el mercado posibilitan el mapeo total del cultivo, en lo que se refiere a la zona geográfica. Conocer la primera planta afectada antes de la manifestación de los síntomas, o la detección del primer insecto invasor, puede posibilitar una actuación precisa capaz de salvar porcentajes significativos de la cosecha.
Direccionando los tratamientos y actuaciones en la zona específica de la contaminación, además de una actuación temprana, puede suponer un descenso significativo de los impactos negativos.
Para llevar a cabo la recolecta de datos de interés agrícola está proliferando la comercialización de sensores, que cada vez son más capaces de ofrecer un monitoreo inteligente y dinámico de los cultivos, con datos que contribuyen a la mejora de la productividad y la optimización de los recursos.
Uno de los desafíos más importantes de los sensores es el coste. Crear un sensor a bajos costes y con la capacidad para recolectar el máximo de parámetros de interés para un cultivo optimizado, debe ser una de las metas de las empresas para que este método sea cada vez más atractivo para el agricultor.
Para una efectiva recolección de datos, se está trabajando en dispositivos que combinan análisis de imagen, sensores e inteligencia artificial para medir la actividad y la salud de los cultivos.
Los parámetros que se busca conocer con precisión y a tiempo real son la temperatura del suelo y de zona distintas de la planta; la humedad, la radiación solar recibida, pH del suelo, los nutrientes presentes en el suelo, entre otros.
Sensores innovadores para la medición de los parámetros de interés:
- Captación de imagen y sensores de infrarrojo: es capaz de medir la temperatura de varias zonas de interés de la planta, como la hoja, considerando que es un síntoma común el cambio de temperatura en las fases iniciales de la infección de algunos patógenos. Mediante el entrenamiento de inteligencias artificiales con imágenes de cultivos afectados y cultivos sanos, se aprende a distinguir unas de otras de forma automática, generando alertas para el agricultor en tiempo real.
- Trampas electrónicas para insectos: compuesta de un sensor que es capaz de detectar la presencia del insecto, por imagen, infrarrojo o por la variación de la luz por el aleteo que, además de cuantificar, también identifica el insecto. Para la optimización de la monitorización automática, las cajas se pueden distribuir espacialmente para conocer los impactos y las zonas del cultivo que están más afectadas. Este dispositivo puede albergar más sensores, como de temperatura, humedad, entre otros, complementando la información, con el fin de elaborar modelos más robustos de predicción dinámica de la evolución poblacional del insecto y conocer las condiciones ambientales favorables.
- Espectrómetro: la espectrometría Raman detecta las frecuencias vibratorias en las moléculas, utilizando un láser monocromático, que determina la huella química de una estructura, con el fin de identificar moléculas indeseadas o alteraciones.
- Biosensor basado en la electroquímica: permite la monitorización continua de la salud de las plantas basada en los cambios de solutos presentes en la savia.
Una vez tomadas las métricas de interés, existen dos opciones: la primera es enviarla automáticamente a un especialista en reconocimiento de plagas para que la identifique; la segunda, utilizar técnicas de inteligencia artificial, como machine learning para la identificación de la enfermedad.
Las tecnologías controlan las plagas y las enfermedades elaborando mapas predictivos con el máximo número de variables, posibilitando así un abordaje más amplio del comportamiento y evolución de los impactos que pueden ocasionar en toda la cosecha.
Además de ofrecer información valiosa a la hora de implementar acciones correctivas, dimensionando las primeras áreas afectadas, optimiza el uso de insecticidas a zonas puntuales, limitando al mínimo la propagación, y ofreciendo un tratamiento cada vez más especializado según se incorporan más datos de buenas prácticas.
Mediante el entrenamiento de inteligencias artificiales con imágenes y/o parámetros de cultivos afectados y cultivos sanos, se aprende a distinguir unas de otras de forma automática, generando alertas para el agricultor en tiempo real.
Las empresas que van a tener la vanguarda en este mercado son las que puedan ofrecer sensores capaces de detectar el máximo número de parámetros, para que con eso se pueda obtener la máxima predictibilidad de las enfermedades, por el menor precio, y consiguiendo la adhesión por parte de los agricultores con una aplicabilidad sencilla y funcional.
Casos de Éxito
− Envira IoT
ENVIRA IoT desarrolla soluciones inteligentes para la monitorización de cultivos con el objetivo de vigilar las variables ambientales e implementar planes de reducción o tratamientos para la mitigación de plagas, lo que redunda en una mayor producción y de mejor calidad.
Los equipos Nanoenvi fueron desarrollados específicamente para proyectos de monitorización de variables ambientales en cultivos de la agricultura de precisión, y adicionalmente se pueden incluir sensores y algoritmos de cálculo específicos para realizar predicciones del potencial de crecimiento de plagas como mildiu.
− iAgri 4.0
El proyecto iAgri4.0 ha desarrollado un dispositivo que facilita la detección de enfermedades y plagas en los cultivos en fase temprana.
El dispositivo es un robot que utiliza una cámara térmica de bajo coste y de fácil utilización.
Cuenta con una manta térmica y termopares como elementos para la calibración de la cámara encargada de recolectar las métricas de interés.
Las empresas OnTech Innovation, Solutia Innovaworld Technologies, Biopharma Research y la Universidad de Sevilla coordinan esta iniciativa, financiada por el Ministerio de Industria.
− SIPCAM Iberia
Están desarrollando opciones de trampas electrónicas para el control de los insectos en cultivos, con la posibilidad de monitorizar otros parámetros como la temperatura, la humedad, entre otros. Propone la monitorización automática de plagas acoplada a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
− Green Sensors
Empresa española, cuenta con una oferta de sensores para el suelo y para las condiciones climáticas, además de software para la gestión de los datos recolectado. Trabajan con varias tecnologías de telecomunicación a la vez, para asegurar la entrega de los resultados online para los agricultores.
