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Aprovechamiento de la analítica de datos para aumentar el rendimiento agrícola

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La industria agrícola se enfrenta actualmente a un reto imponente. A medida que la población crece y la tierra cultivable se reduce, las empresas agrícolas tendrán que alimentar a más personas con menos recursos. El Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA) prevé que la demanda de alimentos aumente entre un 70% y un 100% para 2050. Al mismo tiempo, los problemas medioambientales y los recursos limitados restringen el crecimiento de las explotaciones agrícolas.

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Los rendimientos agrícolas deben mejorar, pero las explotaciones no pueden expandirse como lo han hecho durante gran parte de su historia. La solución a este problema es la analítica de datos.

¿Qué herramientas necesitan los agricultores para el análisis de datos?

La analítica de datos, es decir, el uso de nuevas tecnologías para obtener información de los datos digitales, es más común en otros sectores que en la agricultura. Sin embargo, la agricultura tiene mucho que ganar con ella. Sin embargo, antes de que los agricultores puedan empezar a sacar provecho de estas tecnologías, deben adquirir las herramientas necesarias.

El primer paso de la analítica de datos es la recopilación de datos, que las explotaciones agrícolas pueden realizar a través del Internet de las cosas (IoT). Los dispositivos inalámbricos e interconectados, como los sensores de suelo, los drones y las soluciones de seguimiento meteorológico, recopilan información crucial y la transmiten a una ubicación única y accesible. A pesar de ser bastante nuevas, estas tecnologías son cada vez más accesibles, y se prevé que las explotaciones agrícolas instalen 12 millones de estos sensores para 2023.

Las granjas también necesitarán soluciones de almacenamiento en la nube para almacenar y organizar estos datos. A continuación, utilizarán algoritmos de aprendizaje automático para analizarlos y producir información procesable. Aunque las empresas agrícolas pueden diseñar sus propios modelos, también hay soluciones disponibles.

¿Cómo puede la analítica de datos mejorar el rendimiento de los cultivos?

Disponer de las tecnologías necesarias es sólo una parte de la ecuación. Una vez que las explotaciones disponen de los dispositivos y el software que necesitan, pueden utilizarlos para mejorar el rendimiento de los cultivos mediante estas cinco estrategias.

1. Encontrar los mejores cultivos

La primera forma en que la analítica de datos puede mejorar los rendimientos es descubriendo qué cultivos cultivar durante una temporada determinada. La rotación de cultivos puede aumentar el tiempo de cultivo activo, maximizando a su vez los rendimientos, pero determinar qué plantas son las más adecuadas para cada temporada puede ser un reto. La analítica de datos hace que el proceso sea mucho más rápido y preciso.

El aprendizaje automático puede analizar grandes conjuntos de datos más rápidamente que los humanos y encontrar conexiones que ellos podrían pasar por alto. En consecuencia, son ideales para sopesar factores como los patrones climáticos y la calidad del suelo para determinar qué cultivos serán los más productivos.

A medida que se acerca una nueva temporada, los agricultores pueden introducir en los algoritmos de predicción datos sobre el suelo, lecturas de temperatura, grabaciones de drones e imágenes por satélite. Estos modelos pueden entonces producir una imagen completa de las condiciones de la próxima temporada, sugiriendo los cultivos que mejor se adaptan a ellas. Las explotaciones pueden entonces plantar los artículos que produzcan los mejores rendimientos en esas condiciones.

2. Gestión del consumo de recursos

Otro papel fundamental de la analítica de datos en los rendimientos agrícolas es la gestión de los recursos. Las granjas necesitan proporcionar a los cultivos suficiente agua, fertilizantes y pesticidas, pero el uso excesivo de estos recursos puede ser perjudicial y limitar la producción global de alimentos. El aprendizaje automático puede analizar las condiciones del suelo en tiempo real para posibilitar la agricultura de precisión, ayudando a los agricultores a producir lo máximo posible con el mínimo de recursos.

Los sensores de suelo de IoT pueden controlar los niveles de agua y nutrientes en el suelo y ajustar los sistemas de riego y fertilización en consecuencia. De este modo, se garantiza que las plantas tengan lo que necesitan sin desperdiciar recursos.

Estos sistemas de precisión son también una parte crucial para ser más sostenibles. La sostenibilidad puede ser un reto en la agricultura, ya que incluso las vacas pueden producir emisiones de gases de efecto invernadero, y las grandes explotaciones suelen necesitar muchos recursos. Minimizar el consumo adaptándose a las necesidades en tiempo real ayuda a compensar estas prácticas para reducir la huella ecológica de las explotaciones.

3. Supervisión de la salud de las plantas

Del mismo modo, las explotaciones agrícolas pueden utilizar el análisis de datos para controlar la salud de los cultivos. Al igual que ocurre con las enfermedades humanas, detectar a tiempo las condiciones potencialmente perjudiciales para las plantas puede minimizar sus daños y garantizar su salud a largo plazo. Para ello, las empresas agrícolas necesitan una visión en tiempo real de sus cultivos.

Los modelos analíticos pueden examinar los datos de los sensores del suelo para ver cómo las plantas consumen nutrientes y crecen, lo que indica su salud. Por otra parte, los sistemas de visión artificial pueden analizar las imágenes de los cultivos procedentes de drones u otras cámaras para encontrar signos de enfermedad o deficiencia de nutrientes. Estos sistemas pueden entonces alertar a los agricultores, informando de una acción rápida y eficaz.

Incluso los modelos entrenados con conjuntos de datos relativamente pequeños han demostrado una precisión del 95% en la identificación de enfermedades de los cultivos. Con herramientas como esta, las explotaciones agrícolas podrían reconocer los posibles problemas mucho más rápido, lo que les permitiría responder con la mayor celeridad posible para minimizar su impacto y preservar los altos rendimientos.

4. Optimización de la siembra y la cosecha

Determinar cuándo plantar y cosechar los cultivos también puede afectar a los rendimientos. Si bien los años de experiencia agrícola pueden informar sobre calendarios bastante precisos, los cambios de clima y las pautas meteorológicas imprevistas pueden modificar las condiciones de las explotaciones de un año a otro. El análisis de datos puede ayudar a las empresas agrícolas a entender y responder a estos cambios.

Las temporadas de cultivo no son tan regulares como parece a primera vista. El café, por ejemplo, puede crecer todo el año, pero las fuertes lluvias interrumpen la temporada en algunos climas. Las explotaciones deben tener una visión actualizada y completa de los factores que afectan a las épocas ideales de siembra y cosecha para producir las cosechas más exitosas.

Los modelos analíticos pueden examinar las tendencias meteorológicas históricas y compararlas con datos más recientes para predecir las condiciones que se avecinan. La combinación de esos datos con los factores cambiantes del suelo puede revelar el mejor momento para plantar los distintos cultivos y, del mismo modo, el mejor momento para cosecharlos.

5. Proteger los cultivos en tránsito

Una parte más fácil de pasar por alto para maximizar los rendimientos es garantizar un transporte seguro y eficiente después de la cosecha. El mundo pierde aproximadamente el 14% de todos los alimentos producidos entre la cosecha y la venta al por menor, lo que reduce el rendimiento de los cultivos, que de otro modo sería considerable. Si las explotaciones agrícolas quieren aprovechar al máximo sus cosechas, deben optimizar la cadena de suministro mediante el análisis de datos.

Los sistemas telemáticos proporcionan información en tiempo real sobre la ubicación de los vehículos que los modelos de análisis pueden utilizar para encontrar las rutas óptimas. Esta información puede hacer que las flotas sean más eficientes al ayudar a los conductores a encontrar y evitar zonas congestionadas u otras rutas ineficientes. En consecuencia, las cosechas pasarán menos tiempo en tránsito, evitando que se estropeen antes de llegar a las estanterías.

Otros sistemas de IoT pueden supervisar la calidad de los envíos en tiempo real. Si detectan algún problema, como un remolque refrigerado roto, pueden alertar a los conductores para que modifiquen su rumbo. Así, las empresas agrícolas pueden entregar sus cosechas de forma segura antes de que se estropeen.

El futuro de la analítica de datos agrícolas

A medida que estas tecnologías avanzan y se hacen más comunes, sus posibles casos de uso se ampliarán. Una de las aplicaciones futuras más prometedoras de la analítica de datos para los rendimientos agrícolas es la genómica.

Los primeros estudios muestran que el aprendizaje automático puede identificar los genes que permiten a las plantas crecer con menos fertilizantes. Modelos similares de análisis de datos podrían revelar otros genes útiles para ayudar a los científicos a modificar los cultivos para producir cultivos más resistentes y eficientes en cuanto a recursos. A medida que estas prácticas crezcan y surjan casos de éxito, será más fácil para las explotaciones agrícolas cultivar más con menos.

A medida que la tecnología de datos avance, también será más asequible. Dispositivos como los sensores IoT y las plataformas en la nube serán entonces accesibles para las explotaciones más pequeñas, lo que llevará estos beneficios a todo el sector, no solo a las grandes empresas agrícolas.

Las explotaciones agrícolas actuales deben adoptar los datos

La analítica de datos puede ser nueva en la agricultura, pero esta práctica es cada vez más crucial. A medida que aumenta la presión para alimentar a más personas con menos recursos, las granjas deben capitalizar las tecnologías de análisis para satisfacer las demandas modernas.

Estos cinco pasos pueden ayudar a las empresas agrícolas a aprovechar al máximo la tecnología de datos para mejorar el rendimiento de los cultivos. Así podrán reducir sus gastos y su huella ecológica al tiempo que aumentan sus beneficios.