Agricultura Digital, la 4ª Revolución del sector

La agricultura ha sufrido en los últimos 100 años 3 revoluciones que la han llevado a ser la actividad tal y como la conocemos ahora mismo. Sin embargo, en estos mismos momentos, somos testigos de una nueva revolución. Una revolución que se escribe en 0 y 1. El Big Data va a crear la agricultura digital.

Fuente: Inta

La agricultura es un sector que ha ido incorporando las tecnologías ya consolidadas en otras industrias. La primera revolución fue el cambio de la tracción animal por la tracción mecánica, cuando esta ya estaba consolidada en otras industrias e incluso en el transporte de personas por mar.

Décadas después, los descubrimientos de Haber-Bosch, permitieron crear fertilizantes de síntesis que potenciaban el crecimiento de los cultivos nunca antes vistos. La 2ª revolución de la agricultura estaba en marcha.

Tras la Segunda Gran Guerra, Norman Borlaug preocupado por las escasas producciones que obtenían los países tras un evento tan lesivo para la humanidad, comenzó a mejorar las plantas de los principales cultivos del mundo. La Revolución Verde llegó, y evoluciono la agricultura hasta como la conocemos hoy en día, la agricultura moderna (o agricultura industrial).

Y ahora mismo, estamos inmersos en una nueva revolución agrícola. Una revolución que está acercando dos mundos tan alejados como son el trabajo en la tierra con la informática y la gestión masiva de datos, o Big Data. La Revolución de los Datos ha llegado a la agricultura.

Estamos a las puertas de la…

Agricultura 4.0

La dimensión 4.0 de la que hablamos es una dimensión en la que todo está conectado. Todo emite datos que pueden ser captados y analizados de forma masiva. Y tras ese análisis, el usuario recibe las mejores opciones para no errar en su decisión.

Y esta era 4.0 es aplicable, y se está aplicando, en la agricultura hoy en día. Muchos actores han visto una gran oportunidad para hacer la agricultura más productiva, más sostenible y menos consumista de recursos. Y todo ello, con solo analizar los datos que podemos obtener desde un olivo o animal, hasta las ventas del producto en los mercados internacionales.

Y todo ello es posible a una tecnología: el Big Data.

La aplicación del Big Data a la agricultura, según un informe de Rabobank, aumentará el valor de la producción de alimentos hasta superar los 10.000 M$ al año. Este informe no ha pasado desapercibido para los grandes actores del sector y tenemos verdaderos planes de futuros en los que la inversión en agricultura digital se cuenta por millones.

Así, tenemos la inversión en Big Data de las grandes compañías alimentarias (Nestle, Unilever, PepsiCo, Coca-Cola) para analizar mejor tanto al cliente como sus procesos, y poder crear nuevos productos o ahorrar costes en sus cadenas de producción. O el plan de Bayer de invertir 200 M€ en tecnología de datos entre 2015-2020. Incluso John Deere ha apostado por el data, para ofrecer mejores prestaciones a sus clientes.

Incluso la UE ha visto el potencial del Big Data, y numerosos informes destacan tres tendencias, por encima de las demás, que más van a afectar a la agricultura de aquí a 2030: la agricultura de precisión, la automatización y la integración/cooperación. Ni que decir tiene que las dos primeras se alimentan de datos para poder ser una realidad.

Y por si fuera poco: la PAC y los programas de financiación de innovación van a movilizar buenas cantidades del presupuesto para impulsar la Revolución de los Datos en la Agricultura.

Cuando el rio suena…

Big Data agrícola ¿qué aporta?

Analizando numerosos proyectos y experiencias reales en los que el Big Data se ha aplicado a las labores agrícolas y ganaderas, he extractado los puntos más importantes que pueden hacer de esta tecnología una verdadera revolución. Ya no solo de la explotación agrícola o ganadera, sino a lo largo de toda la cadena alimentaria:

• Mayor producción: experiencias reales con Big Data en la Cooperativa Francesa Terrena les ha llevado a aumentar los rendimientos de las cosechas cerealistas hasta un 0,44 t/ha.
• Reducción de insumos: otra experiencia en granjas alemanas han demostrado que es posible reducir el consumo de diferentes insumos (fertilizantes, herbicidas, combustible) entre un 10-20%.
• Analiza global, actúa local: el Big Data permite recoger datos de toda tu explotación agrícola, analizarlos y devolverte el análisis por parcelas. Lo que permite al agricultor ajustar el tratamiento fitosanitario o fertilizante a una determinada zona de su explotación. Con el consiguiente ahorro y protección al medio ambiente.
• Cosechar en el momento oportuno: ya hablamos en el blog que los drones y robots te permiten analizar al detalle, y de forma autónoma, el estado de madurez de los frutos. Estos datos, y su análisis, sirven para decidir el momento óptimo de la cosecha.
• Integración de datos: el agricultor no solo tendría a su disposición los datos que obtiene de su explotación, sino que su base de datos puede nutrirse de recursos públicos (por ejemplo datos climáticos de AEMET) para tener mayor precisión en la toma de decisiones.
• Protección de la renta del agricultor: se pueden integrar datos de los mercados de commodities agrícolas, analizar sus tendencias a lo largo del tiempo (incluso décadas) para asesorar al agricultor cuando vender su cosecha para obtener un mejor precio.
• Reducción del desperdicio alimentario: la cadena alimentaria puede ser analizada desde el campo a la mesa para identificar aquellos tramos donde hay un mayor desecho de alimentos, y poder focalizar las acciones.
• Análisis de las tendencias de consumo permitiendo ajustar cosechas, variedades o calibres de productos en función de los cambios de preferencia del consumidor.
• Mejora de la trazabilidad gracias a que los datos asociados a un producto son como el ADN del proceso de obtención.

Necesidades para que sea un éxito

El Big Data puede ser el impulso que necesita la agricultura para dar de comer a esa población creciente y que en 2050 será de 10.000 millones de personas. Sin embargo, existen aún barreras que debemos superar para poder llegar a la Agricultura 4.0.

La primera de todas, y más importante, es superar la brecha digital existente en el mundo rural de la UE, donde tan solo el 25,1% de la población tiene acceso a internet (datos de 2013). Y no solo superar esa “desconexión”, sino que se debe hacer con una buena calidad. El reto es dar a los agricultores una banda ancha, mínima, de 30Mb/s. La siguiente infografía creada por EurActiv para la UE resume este problema a la perfección:

Otro escollo a superar es crear una Ley de Privacidad que proteja a los agricultores y los datos obtenidos en sus parcelas. Esta ley debe servir como respaldo si estos quieren que sean privados, o por el contrario compartirlos con el sector.

La financiación es otro de los factores determinantes a la hora de introducir la tecnología de datos en el sector agrario y ganadero. El Big Data requiere de una red de sensores, de un servidor que reciba todos los datos, procesadores que los estructuren y dispositivos que den esos datos de forma que el agricultor los pueda entender. En definitiva, una estructura previa que aún no es barata, precisamente.

La introducción de una nueva tecnología implica un proceso de aprendizaje hasta dominarla. Por ello, es necesaria la formación, no solo de agricultores, sino también de técnicos. En este sentido, las universidades deberían apostar por enseñanzas orientadas hacia esta agricultura digital. Es necesario formar a los profesionales cualificados que necesita para que la agricultura 4.0 sea una realidad.

Desde Europa identifican unos actores clave para la digitalización del campo: las cooperativas. Ellas tienen los agricultores y las herramientas necesarias para servir como puente entre la agricultura tradicional y la agricultura digital.

Casos de éxito

Si navegáis un poco por la red podéis encontrar numerosos casos de éxito de la aplicación de Big Data en el sector agrícola y ganadero. Yo te presento estos 6 que me han resultado muy interesantes:

TellusLab > Es una StartUp estadounidense que trabaja junto a la NASA, el NOAA y el USDA. Ha diseñado Kernel, una aplicación que recoge las imágenes de la superficie de la EE.UU. de la Nasa, los datos meteorológicos de la NOAA y el los datos de los cultivos del USDA, los analiza todos de forma global, y da una previsión muy fiable (supera en un 69% los pronósticos del gobierno) de la cosecha de maíz para la actual campaña. Ahora mismo se encuentra en negociación con servicios financieros de commodities con el fin de poder dar asesorar al agricultor cuando será el mejor momento para vender su cosecha, o la previsión de precios para la campaña.

Ec2ce > empresa andaluza que ha desarrollado una aplicación que permite crear modelos predictivos de plagas y producción de cosechas. Se han centrado en los sectores de alto valor añadido como son olivar, viñedo y horticultura, permitiendo al usuario reducir riesgos e incertidumbre y tomar decisiones más precisas a partir de los datos de su explotación.

The Climate Corporation > fundada por dos empleados de Google en 2006 y comprada por Monsanto en 2013 (ahora propiedad de Bayer). Este producto de Monsanto analiza los datos meteorológicos, de suelos y del cultivo para ayudar a los agricultores a determinar potenciales factores limitantes del rendimiento en sus campos.

Bynse > Es la homóloga española del anterior. Bynse ofrece al agricultor una serie de productos, todos basados en el Big Data, que permiten medir todas las variables, tanto externas como internas, a las que está sujeta la explotación. Estos datos son analizados y devueltos al agricultor de una forma sencilla a través de una APP. El agricultor puede tomar la mejor estrategia para sus cultivos. Según sus creadores y agricultores con lo que trabajan, han conseguido reducir hasta el 40% de los insumos de la finca.

CooltivaTech > Es una StartUp española que ha sido finalista este año del concurso de Calidad Pascua “Pascual Startup”. La idea de CooltivaTech es recoger los datos más importantes de las explotaciones agrícolas y las variables vitales de los cultivos, analizando los datos en tiempo real. El agricultor recibe una serie de recomendaciones para llevar a cabo en los cultivos y así mantener la salud de estos en su estado óptimo.

John Deere > La apuesta de del ciervo por el data agrícola pasa por equipar a sus unidades con multitud de sensores. Estos registran multitud de datos del tractor y los analiza para prever posibles averías, analizar problemas de rendimiento, reparaciones necesarias, etc. Todo esto al alcance del agricultor a través de una sencilla APP.

Preguntas para el Agridata Summit

La agricultura digital esta tan cerca de nuestros campos que COAG y Bynse han creado el “Foro sobre transformación digital y Big Data en agricultura”. En esta cita se debatirán y analizarán todas las cuestiones relacionadas con la revolución digital y de datos aplicados al mundo agrario. Y desde La Huerta Digital quiero lanzar las siguientes preguntas:

> ¿Hay margen para seguir reduciendo el consumo de insumos agrícolas gracias al Big Data? ¿Cuál podría ser el límite?

> ¿El Big Data impulsará la creación de factorías hortofrutícolas, como las creadas por Fujitsu o Panasonic?

> ¿El Big Data creará un mercado en el que el precio de los productos agrícolas tengan al fin un precio justo para el agricultor?

El Big Data está transformando la forma de gestionar las explotaciones agrarias y ganaderas. Nos encontramos a las puertas de la 4ª Revolución de la Agricultura. Una revolución basada en 0 y 1. La Agricultura Moderna evoluciona a la Agricultura 4.0