La agricultura ha sido tratada convencionalmente como un espacio intuitivo con sabiduría transmitida de una generación a otra. Pero los problemas actuales, como el clima cambiante y el agotamiento de las tierras agrícolas viables, son de naturaleza más compleja y urgente.
Las Naciones Unidas estiman que la población mundial alcanzará los 9,8 mil millones en 2050 , un aumento de 2,2 mil millones a partir de ahora. Esto significa que tenemos que aumentar significativamente nuestra producción de cultivos para atender al creciente número de personas. Desafortunadamente, la rápida urbanización y los cambios climáticos han reclamado una parte importante de las tierras agrícolas. Solo en los Estados Unidos, ha habido una caída en el área total de tierras de cultivo de 913 millones de acres en 2014 a 899 millones de acres en 2018.
Hoy en día existe una necesidad urgente de producir más alimentos para la creciente población, con menos tierra para cultivarlos. En este artículo, echemos un vistazo más de cerca a cómo el big data y la tecnología agrícola (o tecnología agrícola) pueden ayudar a abordar este desafío.
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Cómo los macrodatos pueden ayudar a la agricultura
Para contrarrestar las presiones de la creciente demanda de alimentos y los cambios climáticos, los legisladores y los líderes de la industria buscan ayuda de fuerzas tecnológicas como IoT, big data, análisis y computación en la nube.
Los dispositivos de IoT ayudan en la primera fase de este proceso: la recopilación de datos . Los sensores conectados en tractores y camiones, así como en los campos, el suelo y las plantas, ayudan en la recopilación de datos en tiempo real directamente desde el suelo.
En segundo lugar, los analistas integran las grandes cantidades de datos recopilados con otra información disponible en la nube, como datos meteorológicos y modelos de precios para determinar patrones.
Por último, estos patrones y conocimientos ayudan a controlar el problema. Ayudan a identificar problemas existentes, como ineficiencias operativas y problemas con la calidad del suelo, y formulan algoritmos predictivos que pueden alertar incluso antes de que ocurra un problema.
La adopción de análisis en la agricultura ha aumentado constantemente; Se espera que su tamaño de mercado crezca de USD 585 millones en 2018 a USD 1236 millones en 2023, a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesto (CAGR) del 16,2%.
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Los 4 casos de uso principales para big data en la granja
El alcance de las aplicaciones de big data es amplio y apenas hemos comenzado a explorar la punta del iceberg. La capacidad de rastrear elementos físicos, recopilar datos en tiempo real y pronosticar escenarios puede ser un verdadero cambio de juego en las prácticas agrícolas. Echemos un vistazo a algunos casos de uso en los que los macrodatos pueden marcar la diferencia.
1. Alimentando a una población en crecimiento
Este es uno de los desafíos clave que incluso los gobiernos están uniendo sus cabezas para resolver. Una forma de lograrlo es aumentar el rendimiento de las tierras agrícolas existentes.
Los macrodatos proporcionan a los agricultores datos granulares sobre los patrones de lluvia, los ciclos del agua, los requisitos de fertilizantes y más. Esto les permite tomar decisiones inteligentes, como qué cultivos plantar para obtener una mejor rentabilidad y cuándo cosechar. Las decisiones correctas, en última instancia, mejoran los rendimientos agrícolas.
2. Usar pesticidas de manera ética
La administración de pesticidas ha sido un tema polémico debido a sus efectos secundarios sobre el ecosistema. Los macrodatos permiten a los agricultores gestionar esto mejor al recomendar qué pesticidas aplicar, cuándo y en qué cantidad.
Al monitorearlo de cerca, los agricultores pueden cumplir con las regulaciones gubernamentales y evitar el uso excesivo de productos químicos en la producción de alimentos. Además, esto conduce a una mayor rentabilidad porque los cultivos no son destruidos por malezas e insectos.
3. Optimización del equipo agrícola
Empresas como John Deere han integrado sensores en sus equipos agrícolas y han implementado aplicaciones de big data que ayudarán a administrar mejor su flota. Para las granjas grandes, este nivel de monitoreo puede salvar la vida, ya que permite a los usuarios conocer la disponibilidad del tractor, las fechas de vencimiento del servicio y las alertas de recarga de combustible. En esencia, esto optimiza el uso y asegura la salud a largo plazo de los equipos agrícolas.
4. Gestión de los problemas de la cadena de suministro
McKinsey informa que un tercio de los alimentos producidos para el consumo humano se pierde o desperdicia cada año. Un hecho devastador ya que la industria lucha por cerrar la brecha entre la oferta y la demanda. Para abordar esto, los ciclos de entrega de alimentos desde el productor hasta el mercado deben reducirse. Los macrodatos pueden ayudar a lograr eficiencias en la cadena de suministro al rastrear y optimizar las rutas de los camiones de reparto.
3 estudios de caso de big data en agricultura
Analicemos en profundidad tres estudios de caso sobre cómo las empresas han aprovechado el big data de manera eficaz para resolver los problemas que afectan a la industria agrícola. Esto ayudará a apreciar cómo las soluciones de big data pueden tener un impacto real y contundente en el terreno.
1. Bayer utiliza macrodatos para garantizar una producción alimentaria sostenible
Bayer Group es una empresa de ciencias de la vida con 150 años de historia. Sus competencias centrales se encuentran en las áreas de salud y agricultura, con la ciencia de cultivos como una de sus divisiones más importantes.
La protección de cultivos siempre ha sido un desafío para los agricultores, dada la vulnerabilidad a las malezas y los insectos. Sin embargo, para administrar el herbicida correcto y neutralizar la maleza, los agricultores deben poder identificar la especie exacta. Bayer Digital Farming, una unidad del Grupo Bayer, desarrolló una aplicación que utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) en la identificación de malezas.
Los agricultores cargan fotos de malezas en la aplicación, que luego compara la foto con una base de datos completa de Bayer (con casi 100.000 fotos) para reconocer la especie. Esta aplicación interviene en el momento oportuno, protege los cultivos y aumenta los rendimientos.
2. DTN utiliza macrodatos para mejorar los rendimientos y la rentabilidad
Digital Transmission Network (DTN) , una división de Schneider Electric, proporciona soluciones de información agrícola e inteligencia de mercado a sus clientes. Con DTN, los agricultores y los comerciantes de productos básicos pueden acceder a datos meteorológicos y de precios actualizados para administrar mejor su negocio.
Frente al desafío de administrar una red compleja de fuentes de datos (un ERP, aplicaciones financieras, GIS, paquetes de agronomía y aplicaciones de detección) para brindar información en tiempo real para los clientes, el método actual de DTN para conectar estos sistemas estaba resultando demasiado costoso para mantener.
DTN invirtió en una moderna herramienta de integración de datos que consolidó datos de múltiples fuentes sin tener que escribir una tonelada de código personalizado. Con un conjunto de interfaces limpio y consistente, DTN ahora puede combinar datos meteorológicos y agronómicos críticos de los campos para brindar pronósticos precisos. Con DTN, los agricultores pueden mejorar los rendimientos y reducir los costos sobre la base de estos pronósticos.
DTN se ha convertido rápidamente en un estándar de la industria para el intercambio de información de agronegocios y se ha convertido en un centro de información para una comunidad agrícola y agroindustrial en red.
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3. SMAG InVivo utiliza big data para potenciar la agricultura de precisión
InVivo es el grupo cooperativo agrícola líder en Francia con 220 miembros y 6.400 millones de euros en ventas. SMAG , su filial, es el líder francés en sistemas de información agronómica. Su software es utilizado por el 80% de las cooperativas y el 50% de los comerciantes en Francia.
Si bien SMAG había desarrollado muchas aplicaciones móviles para ayudar a los agricultores en sus operaciones diarias, SMAG quería agrupar todos sus datos (30 años de historial de datos meteorológicos, imágenes de satélites y drones, y tipos de suelo) para tomar decisiones informadas más rápido. Su objetivo: utilizar la digitalización para resolver los desafíos alimentarios del siglo XXI.
Usando una herramienta para ayudar a procesar la gran cantidad de datos almacenados y acumulados, SMAG desarrolló un complejo algoritmo de cultivo de datos agronómicos , que permite el uso de diferentes tipos de datos para optimizar la toma de decisiones. Por ejemplo, Data Crop permite a los usuarios realizar un seguimiento del progreso de los cultivos durante el año y predecir los rendimientos, un punto de datos que ha llevado a resultados increíbles de producción de trigo. Actualmente, el 80% de las tierras agrícolas francesas dedicadas al cultivo de trigo se gestiona a través de Data Crop. SMAG planea expandir esto a otros cultivos y países también.
La nube y el futuro del big data en la agricultura
El éxito en la agricultura ha dependido en gran medida de las fuerzas naturales favorables, pero ya no. La unión de la computación en la nube y el big data ha asegurado que los agricultores tengan suficientes puntos de datos para tomar buenas decisiones.
La computación en la nube ha democratizado la disponibilidad de una enorme potencia informática, ya que los centros de datos y el almacenamiento ahora están disponibles en un modelo de «pago por uso». Esto ha hecho posible reunir repositorios de conocimientos que contienen datos como el clima, las prácticas de riego, los requisitos de nutrientes de las plantas y varias otras técnicas agrícolas.
Las aplicaciones basadas en la nube pueden guiar a los agricultores sobre cómo ajustar su producción en función de la demanda del mercado y cómo mejorar su rendimiento y rentabilidad. Hoy en día, un agricultor puede microgestionar la agricultura y todas las actividades que la acompañan; incluso antes de plantar cultivos, es factible estimar los resultados ajustando las variables involucradas.
Empezando con Big Data en agricultura
El big data puede revolucionar verdaderamente el sector agrícola solo si tiene un ecosistema basado en la nube con las herramientas y el software adecuados para integrar varias fuentes de datos. Estas herramientas deberían poder consolidar datos sobre clima, agronomía, agua, equipo agrícola, cadena de suministro, malezas, nutrientes y mucho más para ayudar al agricultor a tomar decisiones.
Talend Data Fabric lo logra al ofrecer un conjunto único de aplicaciones de autoservicio para la integración e integridad de los datos. Le permite transmitir datos de múltiples fuentes en tiempo real y ayuda a obtener información crucial sobre la base de datos de calidad confiables. Pruebe Talend Data Fabric hoy mismo.