¿Qué es el big data en la agricultura? Comprender sus beneficios, problemas y posibles soluciones
Durante milenios, la agricultura ha estado cubierta por la intuición y la sabiduría. Con la llegada de la tecnología, esta visión de la agricultura ya no es tan sencilla, aunque el pensamiento innovador sigue estando en el centro de ella. Por esto, no es nada sorprendente que el big data, o macrodatos, se utilice cada vez más en la agricultura. Todos los implicados en los eslabones de la cadena de valor alimentaria están investigando la manera de dar sentido a las grandes cantidades de datos dispersos por el paisaje digital.
Están surgiendo algunas soluciones a esta pregunta que acarrean tanto ventajas como retos.
¿Qué es el big data en la agricultura?
Una breve definición de big data en la agricultura sería la siguiente: el big data en la agricultura ofrece a los participantes en la cadena de valor agrícola grandes conjuntos de datos de información sobre el crecimiento de los cultivos, la cría de animales, la gestión de la tierra, los patrones climáticos y las necesidades de fertilizantes. En términos más generales, suele referirse a datos procedentes de las nuevas tecnologías y a datos que engloban información que ayuda a agricultores, inversores, consumidores y empresas agrícolas a tomar decisiones.
Para entender mejor los pros y los contra de los macrodatos en la agricultura primero daremos una visión general de los siguientes temas: gestión de datos agrícolas y análisis de datos agrícolas.
Los beneficios del big data en la agricultura
Los macrodatos se han convertido en un tema de conversación, no sólo en la ciencia de datos. La importancia del big data está calando cada vez más en la sociedad, sobre todo cuando empezamos a preguntarnos: ¿Qué hacemos con este inmenso depósito de datos que tenemos?
El big data en la agricultura y la seguridad alimentaria se está convirtiendo en algo cada vez más atractivo ya que ofrece una especie de atajo para encontrar soluciones en estos tiempos inestables.
A continuación destacamos algunas de sus ventajas:
- Mejor predicción de las primeras etapas de crecimiento del cultivo y su producción: a través del análisis predictivo, los macrodatos permiten predecir con mayor precisión el crecimiento y el rendimiento de los cultivos. Esto permite a los agricultores planificar y gestionar meticulosamente los recursos, maximizando así la productividad.
- Eficiencia energética: el big data optimiza el uso de la energía mediante prácticas agronómicas inteligentes, con lo que se reduce de manera significativa el consumo de agua y electricidad. Esto permite unas prácticas agrícolas más sostenibles.
- Tomar decisiones en tiempo real: mediante el análisis continuo de los datos de los sensores de campo, el análisis de big data permite tomar decisiones y emitir alertas en tiempo real. Esta capacidad de respuesta permite una intervención rápida cuando es necesario, minimizando los residuos y las pérdidas.
- Mantener los equipos de forma predictiva: el análisis del big data permite que nos hagamos una idea precisa de la probabilidad que tienen los equipos de averiarse, lo que permite realizar un mantenimiento proactivo. Este enfoque prolonga la vida útil de los equipos agrícolas y reduce el despilfarro tecnológico.
- Tomar decisiones basadas en datos: los macrodatos se están convirtiendo en la columna vertebral de la toma de decisiones con conocimiento de causa. Tomar decisiones basadas en estadísticas de campo, datos de producción y datos de rendimiento empresarial favorece la planificación estratégica y la asignación de recursos, lo que contribuye a aumentar la rentabilidad.
- Mejores prácticas agronómicas: En general, el big data identifica correlaciones entre los datos hiperespectrales, las condiciones del campo, las condiciones meteorológicas, etc. Esto nos permite regar, fertilizar y cosechar los cultivos de forma más eficiente.
Las dificultades del big data en la agricultura
Tal y como hemos explicado anteriormente, existen unas cuantas razones por las que debería tener en mente el big data al pensar en la agricultura. Pero no se puede negar que a menudo, por desgracia, los macrodatos pueden resultar complicados de primera mano. Y este es el motivo por el que se suele abandonar el tema del big data en la agricultura rápidamente, aunque inevitablemente pierdan la cosecha de sus beneficios.
A medida que se acumulan los datos, crece la necesidad de disponer de ellos ordenados de una forma lógica.
No obstante, la compleja naturaleza de los macrodatos exige un análisis de los retos que plantean en la agricultura.
Alcanzar la calidad y normalización de datos en el big data no es fácil
Asegurar la calidad y la normalización de los datos no es fácil cuando se trata de los macrodatos en la agricultura. Los datos se almacenan de diferentes maneras. Varían en formatos, calidad, niveles de precisión, anotación y fiabilidad. Además, están dispersos y proceden de distintas fuentes. Eso complica aún más la integración sin problemas y el análisis eficaz de la información. Esto también dificulta aplicar la información a la práctica.
La aparición de tecnologías innovadoras como el internet de las cosas (IoT), los drones y las imágenes por satélite (las principales imágenes proceden de Sentinel-2, el satélite de observación de la Tierra más utilizado para aplicaciones agrícolas), permite a los agricultores recopilar numerosos datos sobre sus cultivos y operaciones. Pero esto no resuelve el problema de la dispersión de los datos en diversas plataformas y formatos.
Así pues, los agricultores necesitan herramientas de datos para recopilar y visualizar de forma eficaz sus datos de forma centralizada. Por ejemplo, un agricultor puede querer utilizar sensores de IoT para que las intervenciones oportunas de agricultura de precisión sean más fáciles y así minimizar el desperdicio y el uso de agua. Pero para hacerlo con eficacia, necesitan una plataforma de última generación que integre herramientas como las que permiten descubrir datos y gestionar su calidad. Esto permite al agricultor tomar decisiones con mayor conocimiento de causa.
No podemos dejar de mencionar el potencial oculto de la inteligencia artificial (IA). El big data actúa como una especie de combustible para la IA, ya que la enorme cantidad de datos es ideal para entrenar algoritmos de IA. Los algoritmos se entrenan para ofrecer al usuario final (en este caso, el agricultor) información más detallada. Pero un reto importante reside en la falta de entusiasmo por adoptar la IA. En concreto, la gestión ineficaz de los datos se identificó como el principal obstáculo para adoptar la IA. De los 1.500 encuestados, el 32% señaló la gestión de datos como el principal obstáculo que frena el despliegue de aplicaciones de IA o el aprendizaje automático (ML, del inglés “machine learning”) en su empresa. Hablaremos más sobre este tema en otra ocasión.
Una plataforma agrícola para dar sentido a grandes cantidades de datos
Un proyecto de la UE trabaja con determinación para resolver el problema del panorama digital desordenado. STELAR está desarrollando un Knowledge Lake Management System, una plataforma y un conjunto de herramientas que permiten descubrir datos de forma sencilla e inteligente, obtener datos listos para la inteligencia artificial e interoperabilidad semántica en aplicaciones de agricultura inteligente y seguridad alimentaria. Para saber más sobre cómo la plataforma puede ayudar a predecir riesgos alimentarios, pronosticar el crecimiento precoz de los cultivos y realizar intervenciones oportunas de agricultura de precisión, puede echar un vistazo al sitio web de STELAR o permanecer atento a más artículos.