Del tomate al ¡®big data¡¯

En mi jard¨ªn de urbanizaci¨®n de las afueras, planto tomates en verano. Siguiendo las instrucciones de un popular blog sobre horticultura, fui construyendo mis bancales, consegu¨ª las semillas que uso cada a?o a partir de un tomate ecol¨®gico excelente y aprend¨ª a quitar chupones y a podar. Entre ensayo y error, creo que lo hago bastante bien. Mis tomates maduran en la planta sin soporte tecnol¨®gico de ning¨²n tipo.

Esta es la versi¨®n feliz, pero no responde exactamente a la realidad. Mis tomates sufren las inclemencias del tiempo, las plagas, la falta de agua cuando estoy de viaje, la falta de atenci¨®n cuando estoy cansado. Y como yo, todos los agricultores del mundo. Quiz¨¢ ellos sean m¨¢s h¨¢biles en las pr¨¢cticas culturales con las plantas, pero todo lo dem¨¢s es com¨²n.

En un proceso industrial, el ensayo y error, los prototipos, sirven para afinar los modelos. En agricultura, un error puede suponer perder una cosecha, esperar un a?o completo para volver a intentarlo. ?Qu¨¦ agricultor no siente ganas de abandonar el campo y marcharse a trabajar a una f¨¢brica cuando le cae un granizo primaveral?

Con este panorama, ?puede la tecnolog¨ªa ayudar al sector primario? Dado que cada vez hay m¨¢s empresas involucr¨¢ndose en lo que llamamos Smart Agro, parece que s¨ª. Adem¨¢s, estas empresas no son (solo) startups, sino algunas de las multinacionales m¨¢s poderosas del mundo, como IBM o BAYER.

Actualmente hay sat¨¦lites especializados en ofrecer datos agrometeorol¨®gicos. Los SENTINEL-2, lanzados por la Agencia Espacial Europea, ofrecen una fotograf¨ªa de cada punto del planeta cada cinco d¨ªas. A partir de las im¨¢genes multiespectrales ¡ªutilizan bandas del espectro visible e invisible al ojo humano¡ª, se pueden calcular varios valores de gran inter¨¦s en la agricultura, como el ¨¢rea con clorofila en la hoja y el contenido en agua. Esto nos dar¨¢ pistas sobre si nuestro cultivo tiene necesidades de riego, abono y nos ayudar¨¢ a saber si debemos tratar m¨¢s una zona u otra. La fertilizaci¨®n puede suponer hasta el 30% de los costes totales de una explotaci¨®n agr¨ªcola y el uso de fertilizaci¨®n variable puede conllevar un ahorro de fertilizantes de hasta un 23%. Aunque al vendedor de fertilizantes no le haga mucha gracia, lo cierto es que adem¨¢s se conseguir¨¢ una mayor sostenibilidad.

Esta visi¨®n a¨¦rea, combinada con sensores en el campo, tiene un mayor inter¨¦s. Son cl¨¢sicos los sensores de humedad que, conectados a un programador de riego, son capaces de activarse solo cuando es necesario. Si adem¨¢s enlazamos estos sistemas con servicios de predicci¨®n meteorol¨®gica, podremos evitar regar si se avecina lluvia en las pr¨®ximas horas. Una capacidad interesante si tenemos en cuenta que 2017 fue el a?o m¨¢s seco desde 1965 en Espa?a. La media de precipitaciones a nivel estatal fue un 20% menor que otros a?os, pero en algunas cuencas el porcentaje lleg¨® hasta el 65%. Dada la escasez creciente de agua, utilizar sensores que nos permitan saber las necesidades reales puede ayudar al agricultor a tener un ahorro considerable. La Universidad Polit¨¦cnica de Cartagena realiz¨® un trabajo donde consegu¨ªan un ahorro del 40% del agua utilizado en el riego de cerezos.

Lo que ocurre es que las predicciones se basan en datos de estaciones que quiz¨¢ para nuestra explotaci¨®n no son muy significativas. Para eso, hay empresas como Meteoblue que utilizan modelos para dar predicciones locales. Comparan los datos que ofrece nuestro sensor en tiempo real con la predicci¨®n y, utilizando modelos estad¨ªsticos complejos, van adaptando las predicciones a nuestro punto concreto, asegurando que el primer a?o consiguen una fiabilidad superior al 85%.

Estos dispositivos cada vez son m¨¢s asequibles y, en un futuro cercano, el campo estar¨¢ sembrado de sensores, probablemente m¨¢s peque?os, interconectados, enviando datos a la nube en tiempo real. Ya hay todo tipo de sensores, alguno tan interesante como el iSCOUT de Pessl Instruments que, utilizando t¨¦cnicas de inteligencia artificial, es capaz de diferenciar los tipos de insectos que caen en trampas diseminadas por el campo y enviar la informaci¨®n a la nube para analizarla y seguir el avance de plagas.

La agricultura es un sector muy tradicional, y tambi¨¦n con una media de edad muy alta. El relevo generacional es uno de los grandes problemas a los que se enfrenta el sector y una de las apuestas del Ministerio de Agricultura. En el marco de las negociaciones de la PAC, Espa?a va a defender que el relevo generacional sea un objetivo estrat¨¦gico y que cuente con una dotaci¨®n financiera adecuada. ?Ser¨¢ la tecnolog¨ªa la que logre atraer a los j¨®venes, hacer que se interesen por el campo y las posibilidades que ofrece?

Miguel Fuentes es consultor de negocio de SERESCO