El agro en la era del Big Data

Eliana Moratiel
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Enviada especial

Los sistemas de datos y la tecnología de la información empiezan a proveer en todos los ámbitos herramientas para medir, procesar y analizar grandes volúmenes de datos que permiten una mejor manera de tomar decisiones. Era hora que el agro se ponga al día.

“Los últimos 5 años han sido de un crecimiento exponencial en la aplicación de tecnologías en la empresa”, graficó Federico Bartorelli, director de investigación para América del Sur de Monsanto, durante una recorrida a la que accedió Campolitoral en la Estación Experimental “Fontezuela” de la localidad de Pergamino, y en la planta “María Eugenia”, en la vecina localidad de Rojas, corazón de la zona núcleo agropecuaria. Esta última, referente del procesamiento de semillas de maíz de Monsanto (a unos 215 kilómetros de Capital Federal), hizo gala de su filosofía de “puertas abiertas” para mostrar cómo se trabaja en su predio de 22 hectáreas, la mayor en su tipo del mundo.

El proceso de la planta que produce las marcas “Dekalb” y “La Tijereta” comienza mucho antes de que lleguen los camiones con la carga. El material híbrido en espiga llega de unas 23 mil hectáreas que se siembran en el centro y norte del país de enero a mayo. En esta operación de campo, ya empieza a inmiscuirse la utilización de “ciencia de datos”. “Hoy la industria del agro está siendo abrazada por el Big Data, y estamos avanzando en ello en todas nuestras líneas de producción” aseguró Franco Donatti, Gerente de Operaciones de la planta. “Hoy el 70% de la superficie de producción destinada a la planta utiliza equipos de riego combinados con imágenes satelitales que permiten saber cuál es el estado del cultivo y lo que se debería colocar de agua”, agregó.

Una vez en la planta, el primer paso es el deschalado que se lleva a cabo con tecnología óptica para luego efectuarse un repaso manual.

La siguiente etapa es el secado en celdas, que requiere aproximadamente de cuatro días para obtener una humedad óptima que permita continuar con el proceso de desgranado. Se descarta el marlo, y la semilla será almacenada en silos- con una capacidad de 26 mil toneladas- a la espera de una última clasificación y “curado” para ser finalmente embolsadas en un área que está prácticamente automatizada en su totalidad. La capacidad anual es de unas 3. 6 millones de bolsas.

Industria 4.0

Llevando la tecnificación un paso más allá, Donatti explicó el siguiente proyecto a implementarse en la planta: Manufactura 2020. El proyecto, de iniciativa local y global, utilizará tecnología de cámaras, sistemas de control adicionales y válvulas medidoras de caudal que, en pocas palabras, permitirá obtener de manera online información de cada momento en la línea de operación. Al mismo tiempo, se incorporará entrenamiento para que los empleados operativos puedan acompañar de la mejor manera las nuevas tecnologías que se van a ir incorporando.

Achicar la brecha

“Desde hace 10 años se encuentra estancada la producción de maíz en la Argentina”. Es la conclusión, que con ayuda de gráficos, intentó explicar el equipo del Learning Center de Pergamino.

En el país hay una oportunidad con los recursos que disponemos hoy: genética, condiciones ambientales y tipo de suelo, de aumentar un 40 % la producción de maíz. Pero para alcanzar esta meta el secreto está, según Matías Ferreyra, en las prácticas de manejo.

“Si el paquete tecnológico que nosotros entregamos no está teniendo un impacto directo en la producción, estamos en un problema. Nuestro objetivo es reducir la brecha, teniendo en cuenta la identificación del ambiente en el que se va a producir. Si a ese ambiente ajusto las prácticas de manejo (aplicar el híbrido, la densidad y la fertilización) el impacto es muy alto.” especificó Ferreyra.

A este fin, Monsanto ofrece a los productores un nuevo sistema de prescripciones. La iniciativa 100% argentina, consistió primero en entender cada híbrido en sus respuestas a las prácticas de manejo por ambiente, analizando cada ambiente a través de 35 capas georreferenciadas de suelo, relieve, imágenes de satélites, mapas de rendimiento, etc.; en una escala de 10 x 10 metros. Como resultado de este trabajo y mediante el uso de herramientas de análisis de Big Data, se lograron desarrollar algoritmos que permiten proyectar rendimientos para la futura campaña.

Estos rendimientos proyectados son simulados para diferentes escenarios climáticos, tales como Niña, Niño, o Neutro y compartidos con el productor para la toma de decisiones. Una vez definido el escenario productivo y el híbrido, se construye la Prescripción Dekalb, y se ajusta la densidad de plantas cada 10x10m, lo que brindaría un mayor rendimiento, reduciendo los riesgos de cosecha en un 40 %.

Nuevo paradigma

En la Estación de Fontezuela, que tiene 60 años, podemos comparar como se hacía el mejoramiento genético hace 50 años, y puedo garantizar que pasamos de metodologías de investigación descriptivas a predictivas, una fase más moderna” explicó Bartorelli.

Para explicar el desarrollo de estas metodologías, el especialista tomó un ejemplo práctico: el navegador de un auto. “En principio el dispositivo puede describir cuanto se tardó en un viaje. A partir de ese dato, el navegador puede ahora estimar (predecir) cual será la duración del próximo viaje. En un tercer momento, el software implementa una prescripción al sugerir por alguna circunstancia, que se tome una ruta y no otra”.
Esto es lo que está pasando hoy con los programas de mejoramiento: se toma la información de la genética, de las observaciones de campo y de los algoritmos matemáticos para seleccionar un individuo (semilla resistente a una maleza) y no otra.

Bartorelli es rápido en aclarar que la Inteligencia Artificial viene a colaborar con el investigador, pero el criterio de la investigación “al conectar los puntos” recae siempre en el investigador. También es el factor humano el que permite detectar problemas a largo plazo. “En los 90’ empezamos a trabajar con híbridos simples y encontramos que la problemática del Mal de Río Cuarto (enfermedad que afecta al maíz de la zona) podría afectar gravemente a la agricultura. Se empezó a trabajar en generar resistencia a esa enfermedad, 15 años antes de que se generara su ataque más grave, que se extendió a toda la región pampeana. Creemos que es un ejemplo de visión exitosa a largo plazo, y de esfuerzo local que tuvo un impacto en la agricultura en argentina y la aplicación de tecnología para hacer las cosas diferentes”, graficó.

Respecto de la visión a futuro en el país, el director en investigación estimó que la agricultura “se debería ir intensificando”, pero de manera más sustentable. Y explicó que la prescripción hacia el futuro es pensar en un sistema, más que en soluciones puntuales. “Hoy necesitamos trabajar dentro de una estructura integrada de soluciones, con interacción con el ambiente, y un posicionamiento de los productos diferentes. Apuntamos a que el productor deje de tomar decisiones aisladas”.