Las granjas están utilizando análisis para resolver problemas poco probables. Intel es parte de una amplia red de investigadores y desarrolladores que trabajan con herramientas como sensores y drones para ayudarlos. Estas aplicaciones agrícolas emergentes pueden desencadenar un nuevo pensamiento sobre uno de sus problemas comerciales.
Cuando Nathan Stein escucha el término «Internet de las cosas», piensa en el maíz y la soja. La adaptación segundo a segundo de estas plantas al clima y las condiciones del suelo produce un flujo ininterrumpido de datos que lo ayudan a administrar mejor la granja de Iowa de su familia. Con el software de análisis desarrollado para agricultores, puede simular el impacto de los ajustes de agua, fertilizantes y pesticidas.
«Básicamente, puedo virtualizar todo el cultivo», dice Stein.
Stein se encuentra entre un número creciente de agricultores que utilizan la recopilación de datos en tiempo real y el análisis por computadora. Gracias a agricultores como Stein, así como a investigadores y empresas que desarrollan tecnología para ellos, la agricultura, la industria humana más antigua, se está convirtiendo en un campo de pruebas principal para sensores, drones y análisis de big data.
Estos métodos están ayudando a los agricultores a aumentar los rendimientos, los márgenes y la eficiencia a gran escala, objetivos de todas las industrias.
Algo que funcione “en el contexto de granjas a gran escala podría permitir esa aplicación en otros dominios”, dice Vin Sharma, director de estrategia, producto y marketing de Big Data Solutions en Intel.
Por ejemplo, un minorista podría usar un sensor de tráfico peatonal de función única para reemplazar el análisis de video al medir y mejorar la efectividad de las pantallas en la tienda. El gerente de un centro logístico podría insertar un sensor en un dron de uso general para verificar el inventario. Y en muchas otras industrias, los CIO podrían implementar análisis de datos derivados de sensores para controlar con precisión los recursos corporativos que van desde las materias primas hasta la potencia informática. El control dirigido promete eficiencias no solo dentro de la empresa, sino potencialmente a lo largo de la cadena de suministro.
Básicamente, puedo virtualizar todo el cultivo.
Nathan Stein, agricultor de Iowa
Científicos de campo de mujer y hombre con portátil
Anticipamos que el centro de datos y los dispositivos de borde evolucionarán juntos.
Vin Sharma, director de Soluciones de Big Data en Intel
Desde 2010, el agricultor de Iowa Stein ha utilizado imágenes aéreas de satélites y aviones para detectar información como la elevación, la temperatura, la humedad del suelo y los niveles de clorofila. Exporta imágenes y datos al software de mapeo y análisis de senseFly * —trabaja para la empresa suiza como enlace entre los clientes e ingenieros de la empresa— para identificar las áreas no saludables de sus cultivos.
Una cosa que Stein ha observado a través del proceso de recopilación y análisis de datos es hasta qué punto las condiciones en su granja pueden cambiar a lo largo del día. A medida que cambia el ángulo del sol y el calor se acumula en el suelo, “ves un cambio en los datos térmicos y ves que la transpiración de las plantas aumenta y disminuye”, dice.
Los datos que Stein derivó de las imágenes aéreas de la granja de su familia “rápidamente nos mostraron en la primavera cuánto daño no [instalar] más drenaje … le estaba costando a nuestro campo de maíz”, casi 40 bushels por acre.
“Este solo hecho nos impulsó a gastar miles de dólares para instalar una nueva tubería principal y laterales, para drenar adecuadamente los suelos anegados”, dice Stein.
Pronto, planea usar los drones y el software senseFly * para optimizar la distribución de fertilizantes en su granja. Usando el software de senseFly y un mapa de drones después del vuelo, pudo programar un tractor autónomo para distribuir una cantidad prescrita de fertilizante por todo el campo.
Los dispositivos como los drones inteligentes y los tractores autónomos plantean la pregunta de dónde se encuentra la inteligencia y dónde ocurrirá el procesamiento de datos: ¿en el equipo en el borde de la granja o en un centro de datos basado en la nube? Sharma dice que la respuesta es ambas.
“Hay un argumento algo engañoso de uno u otro en algunas partes de la industria”, dice. «Anticipamos que el centro de datos y los dispositivos de borde evolucionarán juntos».
Sharma da al sistema nervioso humano una metáfora adecuada. Quieres suficiente inteligencia reflexiva en el borde para sacar tu mano de una estufa caliente sin tener que «pensar» en ello. Pero la inteligencia central del cerebro puede ayudar a mejorar o anular acciones para crear un valor de mayor nivel. Las granjas futuras emparejarán dispositivos inteligentes semiautónomos con un sistema de comando central basado en la nube que se beneficia del análisis de datos en muchas ubicaciones.
Stein se hace eco de ese punto. “Los datos agrícolas son muy oportunos, deben capturarse en un momento muy preciso y deben funcionar en todo momento”, dice. En la granja actual, agrega, un agricultor es un «conocedor de datos».