Cada día con más fuerza, los sistemas Big Data y de inteligencia artificial están avanzando en el desarrollo y modernización de nuestro sector agrícola.
Cuando se hace mención a la necesaria incorporación de los avances tecnológicos en el ámbito de la agricultura, a través de lo que se conoce como agricultura de precisión, se suele limitar este creciente desarrollo a la aplicación de drones para el control y seguimiento de las cosechas, así como la prevención y detección temprana de plagas y enfermedades.
Sin desmerecer en modo alguno esta impresionante innovación, que ya está ofreciendo unos magníficos resultados en cuanto al incremento de la productividad y calidad de aquellos cultivos en los que se aplica, el potencial de la agrotecnología y los avances tecnológicos en materia agrícola van mucho más allá.
En este sentido, es preciso destacar que en la actualidad es cada vez más habitual la aplicación de sistemas basados en soluciones Big Data para la determinación de modelos predictivos que sirvan para mejorar exponencialmente la gestión de las explotaciones agrícolas, a partir de un uso más eficiente y sostenible de los recursos, favoreciendo así un incremento de la productividad y calidad de los cultivos, y todo ello con una enorme optimización de costes.
A día de hoy, podemos encontrar en nuestro país un más que apreciable número de proyectos orientados a impulsar la transformación digital del sector agroalimentario mediante la implantación de este tipo de sistemas, capaces de monitorizar grandes volúmenes de datos para su análisis y conversión, de forma asíncrona o en tiempo real, en información sumamente útil para la toma de decisiones.
Y es a partir de esta información donde la inteligencia artificial puede adquirir todo su sentido, como mecanismo para evaluar de forma conjunta y en un cortísimo espacio de tiempo todos aquellos factores internos y externos que pueden influir en el resultado final de una cosecha.
El hecho de poder integrar en una única aplicación factores tan diversos como el nivel de nutrientes del suelo agrícola, las distintas variedades de semillas a utilizar, las posibles condiciones meteorológicas que pueden llegar a producirse o las repercusiones anómalas derivadas del cambio climático, convierten estas herramientas en un excelente predictor de las situaciones concretas a las que será preciso dar respuesta para maximizar los resultados y minimizar las amenazas con el uso de recursos más eficiente posible.
A modo de ejemplo, estos modelos basados en los parámetros de la inteligencia artificial son especialmente útiles para el establecimiento predictivo de diversos escenarios en relación a la aparición y propagación de plagas y enfermedades, permitiendo anticiparse a ellas y determinar, de forma proactiva, la mejor solución a aplicar en cada caso.
En definitiva, paso a paso estamos avanzando hacia la implantación definitiva de una agricultura que, como ya ocurre en otros sectores, incorpore la gestión del conocimiento como una de sus fortalezas estratégicas esenciales.
