El ¡®wearable¡¯ que produce m¨¢s leche de vaca
Una 'start-up' utiliza 'collares inteligentes' en vacas para incrementar la producci¨®n de leche
En la era de la nube (o de la niebla), la expresi¨®n de moda es machine learning (aprendizaje autom¨¢tico), una rama de inteligencia artificial dedicada a interpretar datos bas¨¢ndose en patrones y tomar decisiones por cuenta propia. Mientras la mayor¨ªa de los ingenieros y gur¨²s de la tecnolog¨ªa se desloman para intentar crear la nueva red social o la pr¨®xima app, hay quienes aplican las nuevas tecnolog¨ªas en sectores como la agricultura y la ganader¨ªa. Es el caso de Saad Ansari y Yasir Khokhar, que despu¨¦s de trabajar por 12 a?os en Microsoft, decidieron fundar Connecterra, una start-up,?con sede en los Pa¨ªses Bajos, que utiliza machine learning, internet de las cosas y big data?para aumentar la productividad en el mundo agr¨ªcola.?
Su primer producto es un collar inteligente para vacas: un dispositivo que funciona como un sensor capaz de monitorear el comportamiento del animal ¡ªlo que come y cu¨¢ndo, por cu¨¢nto tiempo camina, si est¨¢ rumiando, cuando duerme, etc¨¦tera¡ª e identificar posibles problemas de salud. Toda la informaci¨®n llega al granjero a trav¨¦s de una app, que env¨ªa alertas caso la vaca se encuentre en mal estado. "Nuestro objetivo es mejorar la calidad de vida del animal y a la vez la rentabilidad del negocio para el ganadero", cuenta Ansari. Jorge S¨¢ez, responsable por el procesamiento de datos de la empresa, afirma que la diferencia entre una vaca sana y bien cuidada y otra que no lo est¨¦ supone hasta 30 litros de leche diarios. "El dispositivo permite identificar el mejor momento para inseminar al animal, que, a partir de ah¨ª, empieza a producir la leche", detalla. Ambos est¨¢n en Madrid para asistir a un evento que celebra hoy Google, centrado en esta nueva capacidad de las m¨¢quinas para aprender.
Emprendimientos como este son posibles gracias a la combinaci¨®n entre el aprendizaje autom¨¢tico y el deep learning (aprendizaje con profundidad), una tecnolog¨ªa que simula las capacidades del cerebro humano, seg¨²n explica Jeremiah Harmsen, l¨ªder del equipo de Google Research en Z¨²rich. El gigante tecnol¨®gico lleva a?os trabajando en proyectos para impulsar la inteligencia artificial?y una de sus herramientas, el TensorFlow, un sistema de datos abiertos desde 2015, ha sido especialmente ¨²til para algunos proyectos. Adem¨¢s de Connecterra, el hijo de los due?os de una huerta de pepinos en Jap¨®n utiliz¨® esa herramienta para desarrollar un sistema capaz de seleccionar las mejores calidades del producto y as¨ª librar a sus padres de gastar horas separando las frutas que ten¨ªan desperfectos. "La verdad es que, por muy creativos que seamos, no nos imagin¨¢bamos ese tipo de aplicaci¨®n del machine learning", dice Harmsen entre risas. "Parte de la gracia de?hacer el sistema accesible a todos es ver de qu¨¦ manera la gente lo utilizar¨¢ para solucionar diferentes problemas".?
Para Ansari, el desarrollo de la tecnolog¨ªa es la parte m¨¢s sencilla del proyecto. "Lo complicado es convencer a los ganaderos, gente tradicional, que muchas veces ni siquiera tiene un smartphone a utilizarla", cuenta. Para lograrlo, empezaron ellos mismos a utilizar el dispositivo: lo met¨ªan en el bolsillo y sal¨ªan a caminar a ver qu¨¦ mediciones obten¨ªan. Despu¨¦s, con los resultados validados por la Universidad de Wagenigen, en Holanda, considerada el "MIT de la ganader¨ªa", llegaron a la primera granjer¨ªa de prueba en Dinamarca. El proyecto fue galardonado en 2015 como la mejor start-up del a?o en la Feria Tecnol¨®gica de Dublin y, a partir de ah¨ª, empez¨® a recibir financiaci¨®n y lleg¨® a tres continentes. ?
"Por muy creativos que seamos, no nos imagin¨¢bamos ese tipo de aplicaci¨®n del machine learning", dice Jeremiah Harmsen, de Google
El prop¨®sito de la empresa holandesa es buscar soluciones para los problemas que "pueden tener un impacto dram¨¢tico en el planeta", como la alimentaci¨®n, la escasez de agua, la energ¨ªa, la educaci¨®n y las enfermedades. "Decidimos empezar con la alimentaci¨®n porque la previsi¨®n es que, para alimentar la poblaci¨®n mundial en el 2050, habr¨¢ que incrementar la producci¨®n en un 60%. Casi la mitad del mercado ganadero est¨¢ en el sur de Asia, en el Oriente Medio y ?frica, y nadie mira hacia all¨¢, cuando son ellos quienes necesitan ser m¨¢s eficientes en ese sentido", lamenta Ansari.
El pakistan¨ª, que vive en Estados Unidos, decidi¨®, sin embargo, lanzar la start-up primero en Europa porque cree que los agricultores del Viejo Continente est¨¢n "un poco" mejor formados respecto a la agricultura de precisi¨®n y las aplicaciones tecnol¨®gicas en ese campo. "Adem¨¢s, las propiedades son m¨¢s peque?as que en EE UU, lo que nos permite llevar a cabo las pruebas con m¨¢s facilidad", a?ade. Ante el futuro, Connecterra pretende desarrollar sistemas para mejorar la producci¨®n de plantas agr¨ªcolas y hacer frente a los efectos del cambio clim¨¢tico. "Queremos estudiar la composici¨®n del suelo, saber cu¨¢ndo irrigarlo o no, c¨®mo sacar mejor provecho de ¨¦l...". Todo eso, por su puesto, a trav¨¦s de sistemas inteligentes que lo hagan todo solos.?
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