Usando una gran cantidad de tecnologías, desde inteligencia artificial hasta robótica, el futuro de la agricultura se trata de precisión: optimizar el crecimiento de los cultivos frente a desafíos sin precedentes.
La agricultura se encuentra en una encrucijada que enfrenta múltiples vientos en contra a la vez. En primer lugar, el cambio climático conduce a patrones climáticos impredecibles, lo que intensifica las sequías y los huracanes y reduce el suministro de agua y daña los cultivos.
Al mismo tiempo, la población mundial sigue creciendo. Se espera que alcance los 9.700 millones para 2050, según las previsiones de Naciones Unidas. De 2030 a 2050, por ejemplo, habrá 1.200 millones de personas más en solo veinte años. Los desafíos de la seguridad alimentaria se exacerbarán.
El aumento de la producción de alimentos cuando disminuyan los recursos finitos, como la tierra cultivable y el agua dulce, seguirá siendo un desafío. La migración laboral de las zonas rurales a las ciudades disminuye la mano de obra disponible para trabajar en el campo.
“Estos desafíos pueden parecer abrumadores, pero las tecnologías relativamente nuevas integradas en Agricultura 4.0 prometen resolverlos todos, o al menos ser un poderoso aliado. El uso de la tecnología de la información moderna para abordar los desafíos de la población mundial no es nuevo. Aún así, los principios de esta próxima revolución se aplican literalmente desde cero, desde sensores en el suelo y el monitoreo de grandes rebaños de ganado hasta drones que supervisan plantaciones de cultivos generalizadas.” afirman desde Getac, fabricante de dispositivos móviles resistentes para industrias que operan en condiciones climáticas adversas.
El futuro de la agricultura se trata de la transformación digital como la causa principal del crecimiento. La toma de decisiones basada en datos está revolucionando una variedad de sectores, desde la atención médica hasta la fabricación, y forma la columna vertebral de la Agricultura 4.0. Los muchos desarrollos tecnológicos que pueden funcionar en conjunto con la tecnología agrícola futura son:
Análisis de datos
El análisis de datos no es tanto una tecnología como lo que la Agricultura 4.0 puede hacer con los datos. Cuando el futuro de la agricultura depende de la optimización de recursos escasos como la tierra cultivable, el agua y la mano de obra, las decisiones basadas en datos son fundamentales. El análisis de datos no deja lugar a conjeturas dobles y brinda a los agricultores la confianza para tomar decisiones comerciales vitales y mejorar el crecimiento de los cultivos.
Internet de las cosas (IoT)
En la próxima iteración de la revolución de la tecnología de la información agrícola, los datos no provienen de los lugares habituales sino de “cosas” como sensores en el suelo, en tiempo real. Los sensores de IoT pueden medir la humedad y avisar a los agricultores cuando llega por debajo de un cierto nivel predeterminado como indicador de la salud del suelo. Asimismo, los sensores de temperatura y humedad pueden brindar una alerta temprana cuando detectan las primeras etapas de la enfermedad como la presencia de mastitis, una condición que afecta las ubres de las vacas.
“Massive IoT ve una adopción generalizada de IoT en las granjas y promete ajustar prácticamente todos los parámetros que vale la pena medir, incluidos los indicadores de madurez de la fruta, el bienestar animal y la salud y la detección de enfermedades de las plantas” afirman los expertos de Getac.
Drones y Cámaras Multiespectrales
Las operaciones agrícolas exigen cobertura de acres y acres de tierra; vigilar los cultivos en esa área suele ser complicado. Los drones aerotransportados son muy efectivos en la recopilación de datos (pueden determinar si los cultivos muestran signos tempranos de enfermedad) utilizando sensores a bordo. En tales casos, los drones con sensores más económicos pueden complementar las instalaciones de IoT.
El futuro de la agricultura verá despliegues acelerados de drones, incluido su uso para administrar dosis precisas de insecticidas solo en áreas de cultivo seleccionadas y para plantar semillas en lugares remotos.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Si bien los sensores de IoT pueden medir, recopilar y enrutar datos, la IA puede analizarlos en busca de problemas inmediatos y tendencias a largo plazo. La IA puede dar sentido a las imágenes recopiladas de los drones y estudiarlas en busca de manchas en los cultivos que indiquen signos de enfermedades fúngicas y otros indicadores de problemas.
Las versiones más básicas de los modelos de IA entrenados se basan en la memoria recordada. Comparan lo que ven hoy con lo que ya saben. Si, por ejemplo, los agricultores necesitan información sobre la madurez de las frutas, la IA ayuda comparando las imágenes de los árboles frutales de hoy y contrastándolas con las imágenes aprendidas establecidas de frutas maduras. Los modelos de IA más avanzados no necesitan bancos tan profundos de datos conocidos. En cambio, aprenden en el trabajo con un pequeño conjunto de datos de inicio y pueden ayudar con las tareas repetitivas en la granja, incluido el ordeño de las vacas.
Robótica
La agricultura está llena de tareas repetitivas y aburridas (la siembra de campos, el deshierbe y la recolección de productos agrícolas son solo tres ejemplos) que harían de la ingeniería agrícola una opción ideal para las máquinas autónomas. El futuro de la agricultura verá a los robots asumiendo trabajos aburridos (a menudo peligrosos), mientras que los trabajadores difíciles de encontrar pueden ser asignados a proyectos más emocionantes.
Los robots se pueden programar para realizar tareas específicas en momentos específicos, lo que también los hace confiables además de eficientes. Hoy, ya los podemos ver ordeñando vacas y recogiendo fresas y otras frutas.
Acceso a la nube
“Los agricultores necesitan acceso a muchos puntos de datos y herramientas digitales en los campos. Es posible que deban verificar los horarios de riego, revisar el ganado en busca de signos de infección bacteriana, reevaluar los contratos de reparación de equipos obsoletos o firmar un historial para los trabajadores. Acceder a decisiones e información en tiempo real significa que los datos deben almacenarse en la nube para que los agricultores y todo el personal autorizado puedan rastrear los datos en tiempo real desde una ubicación central” finalizan desde Getac.
