La transformación digital en la agricultura

La transformación digital en la agricultura

18 noviembre, 2021 Sonia Bilbao Arechabala

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En un mundo en constante crecimiento, donde se estima que la población mundial alcanzará los 9.700 millones en 2050, la transformación digital cobra cada vez más importancia en la agricultura. Este aumento de la demanda de alimentos, unido a la escasez de mano de obra y a la despoblación de las zonas rurales, provoca la necesidad de buscar soluciones que, de forma sostenible y con un número limitado de recursos (suelo, agua, fertilizantes), incrementen la productividad de los cultivos y de las explotaciones agrícolas.

Tecnologías como la Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA), la Computación de Alto Rendimiento (en inglés High Performance Computing – HPC), los vehículos autónomos, el Blockchain o el 5G disponen del potencial para aumentar la eficiencia y mejorar la productividad agrícola.

Las aplicaciones de la IoT en la agricultura son enormes. La sensorización de cultivos permite al granjero realizar el seguimiento de las diferentes fases del ciclo de vida agrícola; desde la preparación del suelo hasta la cosecha. Existe una gran variedad de sensores y dispositivos que recogen datos de utilidad para el granjero en la toma de decisiones: los sensores de suelo que miden la humedad, temperatura y conductividad; las estaciones meteorológicas que toman valores de parámetros ambientales; los sensores de planta que miden parámetros de la fisiología de la planta para la detección del estrés hídrico (dendrómetros, cámara de presión, sensor de turgencia de hoja); sensores que miden nutrientes (N,P,K); sensores de PH, etc.

En los invernadores inteligentes los sistemas de automatización permiten controlar, de manera automática, los parámetros climáticos como la temperatura, la humedad relativa, la iluminación, el CO2, la frecuencia de riego y la aplicación de nutrientes con el objetivo de realizar un mantenimiento óptimo de las condiciones para el cultivo, optimizar el riego y la fertilización, así como controlar infecciones y enfermedades.

En la ganadería extensiva se utilizan collares u otros dispositivos wearables para monitorizar la actividad y el comportamiento diario del ganado, controlar su ubicación, medir su temperatura, detectar si el animal está en celo o, predecir enfermedades.

Drones

La utilización de drones en la agricultura está tomando cada vez más importancia. Las imágenes multiespectrales tomadas por las cámaras de los drones permiten calcular índices de vegetación y conocer la salud de la planta, estimar sus necesidades hídricas, hacer un seguimiento de la madurez del fruto, detectar malas hierbas o la necesidad de nutrientes, detectar de manera temprana enfermedades y posibles plagas.

Así mismo, los drones se utilizan para la aplicación de tratamientos fitosanitarios ya que pueden recorrer amplias extensiones en un corto periodo de tiempo realizando pulverizaciones de gran precisión, para la vigilancia del ganado e incluso para combatir la avispa asiática.Los tractores autónomos comienzan a utilizarse en granjas experimentales para arar, sembrar, pulverizar o recoger la cosecha reduciendo el coste de la producción ya que pueden operar 24/7. Prometen mayor precisión en la aplicación de tratamientos al combinar datos, imágenes e IA, reduciendo el uso de pesticidas.Todos estos sensores y vehículos envían datos a la nube para su procesamiento y posterior visualización desde cualquier dispositivo. De este modo, los algoritmos de Deep Learning ayudan al granjero en la toma de decisiones diarias como cuándo y cuánto regar, cuál es el mejor momento para la siembra, cuándo abrir o cerrar el techo del invernadero, cómo aplicar el fertilizante o los pesticidas de forma eficiente y sostenible, cuándo segar los pastos para que los nutrientes sean óptimos, etc. todo ello, con el fin último de mejorar el rendimiento de los cultivos, aumentar la eficiencia de los procesos, mejorar la calidad y cantidad de los productos, disminuir los riesgos y reducir costes.

Blockchain

La tecnología Blockchain permite almacenar información que no se puede cambiar ni borrar logrando alcanzar niveles de seguridad muy elevados. En la agricultura ofrece muchas oportunidades como la trazabilidad de los cultivos y de la cadena de suministro de alimentos aportando datos veraces a productores y compradores sobre el origen y tratamiento del producto; cómo fue cultivado y su distribución. Esta tecnología también se puede emplear para detectar fraudes y permite demostrar, en cuestión de segundos, de dónde proviene un producto o posibles adulteraciones de las materias primas.

5G

Finalmente, la tecnología 5G va a proporcionar la conectividad necesaria para dar soporte a todos estos casos de uso y a la agricultura de precisión. Debido a las características del 5G; velocidad de conexión superior, alta disponibilidad y cobertura, mayor capacidad para conectar múltiples dispositivos simultáneamente, latencia mínima y hasta 10 diez años de duración de la batería en los dispositivos IoT, va a ser posible analizar en tiempo real datos provenientes de miles de sensores instalados en los campos, monitorizar el ganado, controlar el funcionamiento autónomo de maquinaria agrícola o procesar imágenes y videos captados por drones mientras sobrevuelan los cultivos.

Sobre Sonia Bilbao Arechabala

Licenciada en Ciencias Físicas, especialidad Electrónica y Automática por la Universidad del País Vasco en 1998. Ingeniera en Electrónica por la Universidad del País Vasco en 2002. En la actualidad es Gestora de Proyectos en el área de ICT en TECNALIA, dentro de la Plataforma Tecnológica de IoT. Es miembro del comité AEN/CTN 178 de AENOR dentro del Subcomité 5 de Destinos Turísticos Inteligentes que aborda la normalización de las Ciudades Inteligentes en los grupos de trabajo GT7 “Semántica Aplicada a los Destinos Inteligentes” y del CTN 071/SC 41 “IoT y tecnologías relacionadas”. Participa en el grupo de trabajo de “Interoperabilidad Semántica” de GAIA-X.

Cuenta con una amplia experiencia en Tecnologías de la Información, gestionando, planificando y desarrollando proyectos I+D+i tanto a nivel nacional como europeo. Fruto de esta actividad investigadora, es especialista en la aplicación de tecnologías relacionadas con la Interoperabilidad de Sistemas, Gestión avanzada de datos e información, Tecnologías Semánticas, Internet de las Cosas y Arquitecturas Middleware.

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