El IoT y las nuevas tecnologías en general han cambiado la forma en la que se cultiva. De hecho, poco a poco se están implantando multitud de tecnologías en el campo para mejorar la producción, o para conseguir mejores rendimientos, comodidad para los agricultores, etc. Por eso, en este artículo te mostraremos el potencial de la Agricultura 2.0 con algunos ejemplos.
Además, todos aquellos que quieran formar parte de esta nueva transición y modernizar sus producciones agrícolas, podrás obtener buena información e ideas para comenzar.
¿Qué es la Agricultura 2.0?
La Agricultura 2.0, también conocida como agricultura de precisión o agricultura inteligente, representa una transformación radical en las prácticas agrícolas tradicionales. Se trata de la aplicación de tecnologías de la información y la comunicación (TIC) al sector agrícola, con el objetivo de optimizar la producción, reducir costos y minimizar el impacto ambiental.
Es cierto que la agricultura ya no es lo que era, incluso antes de que llegase la denominada 2.0, ya que la genética de las semillas transgénicas, los fitosanitarios químicos, los abonos artificiales, etc., ya destruido por completo el sector. Se produce más, sí. Pero también es cierto que lo que se produce es menos saludable. Esto unido a los bajos precios que se pagan en el campo, ha puesto en jaque al sector, dejándolo al borde de un abismo, ya que muchas tierras no son rentables y los agricultores cada vez tienen menos ganancias, o incluso tienen pérdidas, mientras los políticos miran para otro lado, fomentando la compra de productos de otros países y estrangulando a los nacionales.
La nueva era de la Agricultura 2.0 ha llegado por tanto en un momento de incertidumbre, aportando soluciones que no son las elementales para que el sector vuelva a ser lo que fue, y que más beneficio le aporta a las corporaciones que venden la tecnología, que al agricultor en general, más aún teniendo en cuenta que muchos son mayores, no son nativos digitales, y adaptarse les supone un gran reto, una curva de aprendizaje que muchas veces no compensa. No obstante, para los nuevos y futuros agricultores, podría tener algunos puntos clave interesantes:
- Datos: posibilidad de recopilación y análisis de grandes cantidades de datos provenientes de sensores, imágenes satelitales y otros dispositivos, ya sea en local o mediante Big Data.
- Automatización: uso de maquinaria y sistemas autónomos para realizar tareas agrícolas de manera eficiente y precisa.
- Conectividad: interconexión de dispositivos y sistemas para facilitar la comunicación y el intercambio de información, con la ayuda de los nuevos paradigmas del cloud, fog y edge computing, y los dispositivos IoT.
- Inteligencia artificial: aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para tomar decisiones basadas en datos, o analizar la situación de los cultivos, diagnosticar posibles problemas, etc.
Entre las ventajas aportadas tenemos:
- Mayor eficiencia: optimización del uso de recursos como agua, fertilizantes y pesticidas, lo que reduce costos y aumenta la productividad.
- Menor impacto ambiental: reducción de la contaminación y preservación de los recursos naturales.
- Mayor calidad de los productos: producción de alimentos más seguros y nutritivos.
- Toma de decisiones más informada: los agricultores pueden tomar decisiones basadas en datos reales y en tiempo real.
- Adaptación al cambio climático: desarrollo de prácticas agrícolas más resilientes y sostenibles.
¿Cómo puede ayudar el código abierto y el hardware libre a la Agricultura 2.0?
El software de código abierto y el hardware libre desempeñan un papel fundamental en la democratización de la Agricultura 2.0, al ofrecer una serie de ventajas frente a los programas propietarios, aportando a los agricultores que pongan en marcha un plan de desarrollo de Agricultura 2.0 una mayor accesibilidad, sin necesidad de pagar licencias, con posibilidad de adaptarse o modificarse según las necesidades de cada uno, con total transparencia para mejorar la fiabilidad, seguridad y confianza, así como evitar la dependencia de grandes corporaciones.
Casos de uso de la tecnología en el sector de la agricultura
La Agricultura 2.0 ha experimentado un crecimiento exponencial gracias a la integración de diversas tecnologías que permiten optimizar la producción agrícola y minimizar el impacto ambiental. A continuación, exploraremos algunas de las tecnologías más relevantes y sus aplicaciones:
Maquinaria
La automatización del mecanizado reducir el trabajo de la siembra, la fertilización, la cosecha o los procesos de procesamiento del producto final, con mayor productividad, precisión y eficiencia, así como costes inferiores, utilizando por ejemplo robots, sistemas de visión artificial, etc.
Algunos vehículos agrícolas se están haciendo también autónomos, sin necesidad de conductor, lo que puede facilitar y mejorar las labores de labranza o cosecha, mejorando las rutas o trazos que se realizan mediante sistemas LiDAR e IA, etc., disminuyendo también la cantidad de combustible o energía necesaria.
Por otro lado, también se puede monitorizar y realizar un control centralizado del tráfico en las tierras de producción, evitando congestión en algunas zonas, optimizando el flujo de trabajo para que todo llegue en el momento óptimo, mejorar la seguridad, y reducir los daños en los cultivos por el paso de maquinaria pesada.
Riego
La escasez de agua es un desafío global que afecta significativamente al sector agrícola. Para hacer frente a este problema, se han desarrollado diversas tecnologías innovadoras que permiten optimizar el riego, reduciendo el consumo de agua y mejorando la eficiencia de los cultivos.
Por ejemplo, se puede disponer de varios sensores que envíen los datos que recogen de forma inalámbrica y colocados en distintas zonas del campo para medir la humedad del suelo en tiempo real, y así activar el riego por sectores justo cuando se necesite. También se pueden usar estaciones meteorológicas para obtener información detallada de las condiciones climáticas, como las precipitaciones, temperatura, humedad relativa, etc.
Además de esto, existen avanzados sistemas de riego por goteo o microaspersión mucho más eficientes, y que pueden activarse mediante temporizadores o controlarse de forma selectiva mediante software, para regar solo allá donde se necesita.
Pre-cosechado, cosechado y pos-cosechado
Los drones han aportado soluciones innovadoras y eficientes para diversas tareas, desde el tratamiento de campos hasta la cosecha y postcosecha. Su versatilidad y precisión los convierten en herramientas indispensables para optimizar los procesos agrícolas y mejorar la productividad. Por ejemplo, se pueden utilizar para aplicar fitosanitarios de forma más eficiente, pulverizando aquellas zonas en las que se necesite, e incluso dotarlos de sistemas de visión para que ellos mismos detecten plagas o enfermedades que se deban tratar de forma muy temprana, antes de que afecte a todo el cultivo.
Tras la cosecha, la tecnología también puede ayudar a determinar la capacidad de los almacenes y silos, reconocer el estado del producto, seleccionar muestras para el control de calidad, llevar un registro, etc.
Modelos computacionales
Los modelos computacionales están ofreciendo herramientas sofisticadas al analizar vastas cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, estos modelos permiten tomar decisiones más informadas y basadas en evidencia. Por ejemplo, pueden predecir con mayor precisión los rendimientos futuros de los cultivos al analizar datos históricos sobre clima, suelo y prácticas agrícolas. Esta información es crucial para ajustar las prácticas agrícolas y maximizar los rendimientos, o incluso predecir cosas antes de que pasen, o para ayudar a evaluar el impacto de distintas prácticas antes de su implementación, basándose en simulaciones.
Otra aplicación importante de los modelos computacionales es el diseño de rotaciones de cultivos. Al analizar las características del suelo, el clima y la rotación de cultivos anterior, los modelos pueden seleccionar los cultivos más adecuados para cada parcela, mejorando la salud del suelo y aumentando la diversidad de cultivos.