Smart Farming: agricultura de precisión para alimentar al mundo
La humanidad practica la agricultura desde hace más de 12.000 años, y en ese tiempo, no ha cambiado mucho. Con la excepción de los avances en los aperos de labranza, que llevaron de hacer agujeros en el suelo con un palo a la máquina cosechadora, hace medio siglo la mayor parte de la humanidad plantaba alimentos como sus antepasados más remotos.
Todo esto cambió con la Revolución Verde a partir de los años 70 del pasado siglo, que introdujo nuevas semillas, mecanización, sistemas de riego y sobre todo, fertilizantes artificiales. Gracias a estos avances, la humanidad ha duplicado su población en medio siglo, pero como todos los avances, se está quedando corto.
Según la FAO, para 2050 será necesario aumentar la producción agrícola en un 70% para alimentar a los 9.700 millones de personas que se espera que habiten el planeta.
Al mismo tiempo, el mundo se enfrenta a los problemas asociados los fertilizantes artificiales, que se producen quemando gas natural, y por tanto están sujetos a los vaivenes del mercado, la política, la guerra, y a la falta de recursos hídricos por el calentamiento global. Estos recursos están gestionados de forma muy poco eficiente.
Se calcula que la mitad de los fertilizantes aplicados a los cultivos se malgastan. En España, un país supuestamente avanzado, una cuarta parte de los cultivos se riegan por inundación, lo que supone un inmenso desperdicio de agua por evaporación y escorrentía. Otro tanto se puede decir de la aplicación excesiva de pesticidas y herbicidas.
¿No sería mejor regar, fertilizar y fumigar solo en la medida que las plantas lo necesitan? Esto es algo fácil de hacer en entornos controlados, como los cultivos hidropónicos, pero complicado en los campos. Aquí es donde la tecnología puede ayudar.
Drones y ordenadores en el campo
La agricultura inteligente o smart farming, también conocida como agricultura de precisión, es un enfoque moderno de la agricultura que utiliza la tecnología y el análisis de datos para aumentar la eficiencia y la productividad, reduciendo al mismo tiempo los residuos y el impacto medioambiental.
La agricultura de precisión implica el uso de sensores, cartografía GPS y otras tecnologías digitales para recopilar y analizar datos sobre el suelo, el clima, la salud de los cultivos y otros factores que afectan a la agricultura.
Todas estas tecnologías forman parte de la llamada Cuarta Revolución Industrial, centrada no ya en aumentar la producción, sino en la eficiencia y la sostenibilidad. La agricultura inteligente permite a los agricultores tomar decisiones informadas sobre siembra, fertilización y cosecha, basándose en datos en tiempo real y modelos predictivos.
Esto ayuda a optimizar el rendimiento de los cultivos, reducir los costes de los insumos, como el agua, los fertilizantes y los pesticidas, y minimizar los residuos y el impacto medioambiental.
Algunos ejemplos de tecnologías agrícolas inteligentes son:
- Drones: una gran parte de la agricultura se basa en la observación sobre el terreno para saber si la cosecha está en buen estado, algo que los drones pueden hacer cubriendo cientos de hectáreas en un solo vuelo, y usando sensores infrarrojos y análisis de imágenes para conocer el estado del suelo, las necesidades de riego, el estado de los cultivos zona por zona, o la presencia de patógenos.
- Sistemas de riego de precisión: se trata de sistemas de riego que regulan la cantidad de agua que necesita cada planta o grupo de plantas basándose en sensores que indican la humedad, temperatura y que junto con los datos meteorológicos reducir el despilfarro del agua.
- Internet de las cosas: los datos del terreno los recopilan cientos de sensores conectados a internet, desde sensores de temperatura y humedad hasta cámaras capaces de medir el tamaño de las hojas o el grosor de los tallos, todo ello distribuido por el campo para controlar el crecimiento, la salud y el rendimiento de los cultivos en tiempo real.
- Big data: los sensores y los drones que monitorizan los cultivos producen enormes cantidades de datos, a los que hay que sumar los que se obtienen vía satélite y las predicciones meteorológicas. Por otro lado, la agricultura sigue siendo un negocio en el que las fluctuaciones de los mercados de futuros también entran en la ecuación para asegurar que la cosecha es rentable.
- GPS: el GPS no solo sirve para guiar a los tractores autónomos y a los drones, sino que permite localizar a los sensores y cartografiar el campo en tiempo real. En el caso de la ganadería el GPS localiza a las cabezas de ganado y en explotaciones muy extensas permite recuperar a las extraviadas y atender a las que están enfermas.
- Blockchain: la misma tecnología que certifica las transacciones en las criptomonedas puede facilitar la trazabilidad de los productos agrícolas desde su sembrado hasta su entrega a los consumidores, y así mejorar la seguridad alimentaria y reducir el desperdicio. Por ejemplo, se puede rastrear fácilmente el origen del brote de una plaga y retirar del mercado sólo los productos afectados, en lugar de prohibir la importación de hortalizas de todo el país de origen.
- Inteligencia artificial: si el análisis de datos proporciona información detallada sobre el estado de los cultivos, la inteligencia artificial es la que permite tomar las mejores decisiones basadas en esos datos. Por ejemplo, la inteligencia artificial predice el rendimiento de cada terreno según el suelo y las predicciones meteorológicas, y permite analizar las imágenes de las cámaras para alertar de cuando hay patrones inesperados en el crecimiento de las cosechas para poder tomar medidas preventivas.
La agricultura ha sido el sustento de la humanidad durante milenios. Si queremos que lo siga siendo, no solo tiene que producir más, sino producir más con menos, usando como fertilizante la inteligencia, tanto humana como no humana.
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