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Agricultura

Del tomate al ‘big data’

El modelo agrícola basado en la experiencia y la intuición debe dar paso nuevas formas basadas en la recopilación de datos que ayuden a tomar las mejores decisiones para nuestros cultivos.

Un granjero francés recoge tomates en su invernadero el pasado septiembre
Un granjero francés recoge tomates en su invernadero el pasado septiembreFRED TANNEAU (AFP/Getty Images)

En mi jardín de urbanización de las afueras, planto tomates en verano. Siguiendo las instrucciones de un popular blog sobre horticultura, fui construyendo mis bancales, conseguí las semillas que uso cada año a partir de un tomate ecológico excelente y aprendí a quitar chupones y a podar. Entre ensayo y error, creo que lo hago bastante bien. Mis tomates maduran en la planta sin soporte tecnológico de ningún tipo.

Esta es la versión 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 atención cuando estoy cansado. Y como yo, todos los agricultores del mundo. Quizá ellos sean más hábiles en las prácticas culturales con las plantas, pero todo lo demás es común.

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 año completo para volver a intentarlo. ¿Qué agricultor no siente ganas de abandonar el campo y marcharse a trabajar a una fábrica cuando le cae un granizo primaveral?

Con este panorama, ¿puede la tecnología ayudar al sector primario? Dado que cada vez hay más empresas involucrándose en lo que llamamos Smart Agro, parece que sí. Además, estas empresas no son (solo) startups, sino algunas de las multinacionales más poderosas del mundo, como IBM o BAYER.

Actualmente hay satélites especializados en ofrecer datos agrometeorológicos. Los SENTINEL-2, lanzados por la Agencia Espacial Europea, ofrecen una fotografía de cada punto del planeta cada cinco días. A partir de las imágenes multiespectrales —utilizan bandas del espectro visible e invisible al ojo humano—, se pueden calcular varios valores de gran interés en la agricultura, como el área con clorofila en la hoja y el contenido en agua. Esto nos dará pistas sobre si nuestro cultivo tiene necesidades de riego, abono y nos ayudará a saber si debemos tratar más una zona u otra. La fertilización puede suponer hasta el 30% de los costes totales de una explotación agrícola y el uso de fertilización 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 además se conseguirá una mayor sostenibilidad.

Esta visión aérea, combinada con sensores en el campo, tiene un mayor interés. Son clásicos los sensores de humedad que, conectados a un programador de riego, son capaces de activarse solo cuando es necesario. Si además enlazamos estos sistemas con servicios de predicción meteorológica, podremos evitar regar si se avecina lluvia en las próximas horas. Una capacidad interesante si tenemos en cuenta que 2017 fue el año más seco desde 1965 en España. La media de precipitaciones a nivel estatal fue un 20% menor que otros años, pero en algunas cuencas el porcentaje llegó 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 Politécnica de Cartagena realizó un trabajo donde conseguían 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 quizá para nuestra explotación 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 predicción y, utilizando modelos estadísticos complejos, van adaptando las predicciones a nuestro punto concreto, asegurando que el primer año consiguen una fiabilidad superior al 85%.

Estos dispositivos cada vez son más asequibles y, en un futuro cercano, el campo estará sembrado de sensores, probablemente más pequeños, 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 técnicas de inteligencia artificial, es capaz de diferenciar los tipos de insectos que caen en trampas diseminadas por el campo y enviar la información a la nube para analizarla y seguir el avance de plagas.

La agricultura es un sector muy tradicional, y también 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, España va a defender que el relevo generacional sea un objetivo estratégico y que cuente con una dotación financiera adecuada. ¿Será la tecnología la que logre atraer a los jóvenes, hacer que se interesen por el campo y las posibilidades que ofrece?

Miguel Fuentes es consultor de negocio de SERESCO

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