Entre las nuevas tecnologías, la agricultura digital es el genio de la botella, de la que ya escapó y nunca más volverá a entrar. Es un concepto general que abarca la precisión que ofrece el geoposicionamiento global, integra la resolución y la fidelidad de los nuevos sensores y controles, y libera la economía y la […]
La agricultura digital es el modelado de todo el cultivo, es decir, “un gemelo digital”, una réplica digital de activos físicos, procesos y sistemas. Y su integración con un sistema de gestión de campos en un ecosistema digital permite a todas las partes interesadas investigar alternativas y generar información de calidad para una toma de decisión cuando es más importante, antes de que surja la necesidad.
Este genio digital está fuera de la botella, pero antes de que el genio pueda realmente hacer su magia hay algunos elementos centrales de los ecosistemas digitales y agrícolas que deben desarrollarse e integrarse a todo un sistema. La agricultura digital debe automatizar el ingreso y análisis de datos, y debe escalar para proporcionar la creación de valor prometida. Para hacer esto, todavía hay algunos vacíos que deben llenarse. Aquí hay siete conceptos básicos de la agricultura digital y por qué son importantes en el mundo agrícola y digital: el ecosistema digital agrícola.
1 PLATAFORMA DIGITAL INTEGRADORA.
Lo primero y más importante en este ecosistema es una plataforma digital integradora. Estamos empezando a ver lo que esto significa con el surgimiento y el dominio de plataformas como Amazon para la compra en línea. Antes de que pueda haber algo similar a este tipo de comercio en la agricultura, debe existir una plataforma digital que permita y proteja el acceso e información de las partes interesadas; automatice el desarrollo y el análisis masivo de datos; y desarrolle, revele y gestione los posibles costos e ingresos de estas decisiones.
2 UNA SECUENCIA DE ACCIONES.
Como con cada proceso, debe haber un orden de precedencia, una secuencia de acciones. En simultáneo con la llegada de los nuevos ecosistemas digitales ha habido una explosión de nuevas tecnologías y conocimientos en todo el ciclo de cultivo. Estas tecnologías y aprendizajes deben organizarse, estructurarse, modelarse y programarse para que sus criterios de decisión se apliquen de manera práctica en el campo. Muchas de estas tecnologías actualmente existen fuera del ecosistema digital, y necesitan ser modeladas e integradas digitalmente para mejorar los procesos de decisión y crear valor para las partes interesadas. Para ayudar a que esto suceda, cada tecnología se puede ver en relación con su contribución al proceso de decisión. Por ejemplo, las imágenes deben ser curadas digitalmente, analizadas e integradas con otra información ya conocida. En el entorno digital, el análisis de imágenes debe automatizarse porque el análisis humano es inconsistente, no reproducible y siempre “después del evento”.
Una vez que las imágenes se combinan con información ya conocida, como la presencia previa de malezas, puede proporcionar una indicación de cuándo, dónde y por qué podría volver a surgir el estrés de las plantas. En este caso, la aplicación de imágenes podría seguir un proceso secuencial que incluye pasos como Indicación, Detección, Identificación, Localización, Decisión, Mitigación y Validación. Como sabemos qué buscar, podemos seleccionar el sensor correcto y el momento adecuado. Y una vez que se conocen los tipos de estrés y sus ubicaciones, la mitigación se puede lograr con precisión y economía. Las tensiones conocidas surgirán de nuevo, y se anticipará su surgimiento.
3 AUTOMATIZACIÓN DE ANÁLISIS.
Un uso clave del entorno digital es la automatización de los análisis. La automatización maneja los procesos analíticos aplicados a cada archivo y a cada elemento de datos del mismo. Analiza esta información para respaldar algún evento anticipado y su decisión requerida. Esta información existe en archivos muy grandes, los que deben transmitirse a través de los sistemas de comunicaciones disponibles. Estos archivos deben estar en formularios que sean accesibles y accionables, que puedan almacenarse y analizarse de manera oportuna, según sea necesario y rentable.
Esta es una pieza importante del rompecabezas. Los interesados no deben ser forzados a aprender a manipular estos datos; en su lugar, deberían tener la capacidad de pasar de la programación de datos, la presentación y la descripción al desarrollo de predicciones, diagnósticos y prescripciones para la acción. La plataforma digital aplica el análisis y agrega conocimiento al proceso; debe atravesar los datos de lo que sucedió, por qué sucedió y cómo se puede mitigar.
4 EL SUELO COMO EL ACTIVO PRODUCTIVO.
Es necesario que haya un modelo de suelo digital en este ecosistema, es decir, una vez más un gemelo digital, que modele el suelo y su capacidad productiva. El suelo es el denominador común, de un cultivo a otro. Este gemelo digital describe y analiza todos los aspectos del suelo que tendrán un impacto en el cultivo. El modelado digital del suelo comienza con factores como la topografía, los horizontes y el contenido. Este modelo incluye la identificación de manejos, tratamientos de suelo y protecciones de cultivos que quedaron enterrados. Todos estos deben estar geolocalizados; clasificados de forma secuencial de menor a mayor variable; y completamente descrito, modelado y accesible digitalmente para el análisis en este ecosistema.
5 DESCRIPCIÓN DIGITAL DE LA SEMILLA O CULTIVO.
La semilla o el cultivo debe describirse digitalmente y desarrollarse un conjunto de parámetros de crecimiento que caracterizan al cultivo y variedad. En este caso, este paso en sí mismo debería ser una justificación suficiente y persuasiva para el desarrollo de la agricultura digital. Cuando se mantiene la información histórica sobre producción de semillas o cultivo en un ecosistema digital, se dispone de una gran cantidad de datos y parámetros para el próximo cultivo. Esto incluiría información de cultivos y variedades, como la primera emergencia, la duración de los estados vegetativos, el crecimiento de las raíces, la utilización de nutrientes y humedad, y el tamaño y la maduración del fruto. Estos parámetros se pueden describir estadísticamente, y sus resultados se pueden usar para predecir y programar digitalmente cuándo ocurrirán ciertos eventos en el próximo cultivo.
6 PREDICCIÓN DEL CLIMA.
La predicción meteorológica ya es significativamente mejor de lo que era hace una década, y hoy, incluso a medida que el clima ocurre, el monitoreo y la medición remota han mejorado significativamente. Esto significa que ahora es posible correlacionar el clima en términos de luz solar, lluvia, temperatura y otras variables en el cultivo. Además, ahora es posible proporcionar modelos del mundo real que integren los modelos de suelo, semilla y clima para proporcionar monitoreo, predicción y programación continuos. Este acoplamiento de modelos puede proporcionar beneficios adicionales para determinar la utilización de la humedad en el cultivo durante el cultivo y la lixiviación y el agotamiento de nutrientes, y proporcionar una vista de otros procesos que dependen del agua como medio de transporte.
7 LOS ESTRÉS SON PERSISTENTES.
Por último, el impacto en el cultivo es persistente. En general, si hubo una maleza presente en el último cultivo, probablemente habrá una maleza en el próximo. La ubicación de esta maleza es conocida y se puede ubicar geográficamente en cuestión de centímetros.
Esta ubicación geográfica y persistencia se aplica no sólo a las malezas sino a los hongos, insectos y productos biológicos. Los primeros indicios de este estrés están en la memoria del suelo, y el gemelo digital recordará exactamente dónde. El estrés se puede identificar y, al igual que los parámetros de los cultivos, estas medidas se pueden controlar para determinar cuándo y dónde buscar para detectar la próxima emergencia. Una vez que el estrés se indica y detecta, se pueden aplicar recursos adicionales a la identificación, localización, mitigación y validación.
Estos siete conceptos generales son sólo algunos de los elementos centrales y deben integrarse en un todo que proporcione a las partes interesadas la información de calidad requerida para decidir cuando sea necesaria. Estos conceptos generales deben ser impulsados aguas arriba y aguas abajo de la producción agrícola para proporcionar información sobre el cultivo así como la administración agrícola.
Finalmente, la agricultura digital debe ser económica y escalable, y la plataforma debe crear y entregar valor para todos los interesados. La economía, la escalabilidad y la creación de valor aseguran que la plataforma y su capacidad presentada se utilizarán e integrarán de forma rentable. El genio está fuera de la botella, y estos conceptos son parte de la agricultura digital, que lideran una revolución agrícola.
Artículo previamente publicado en PrecisionAg. Traducción Mundoagro.
Escrito por: Michael R. Collins, Presidente Fundador de Advantage Development
