La conectividad y la IA ya siembran las semillas de futuro del campo español

«Nos encontramos justo en un punto de inflexión disruptivo que va a transformar el sector agroalimentario español, mejorando su competitividad a través de la digitalización», indica Diego Luis Valera Martínez, catedrático de la Universidad de Almería. Con la tecnología actual, partiendo de la recopilación y análisis masivo de datos, «podemos no sólo modelizar los procesos agrarios, sino adelantarnos a variaciones e hipótesis alternativas, y realizar recomendaciones al agricultor para tomar decisiones inteligentes minimizando riesgos», añade. Señala además, que el sector agroalimentario está a punto de experimentar un nuevo salto cualitativo hacia la aplicación del metaverso industrial a la agricultura, «en perfecto sincronismo con la estrategia Industria Conectada 4.0 del Ministerio de Industria y Turismo». Todo ello está encaminado hacia una agricultura inteligente y optimizada, «que permita automatizar tareas y reducir costes de producción, logrando que nuestras explotaciones agrarias sean más competitivas, eficientes y respetuosas con el medio ambiente», puntualiza.

Esteban Baeza, CEO, fundador y consultor de Future Farms Solutions, señala que la IA es un concepto muy amplio que incluye herramientas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. «Poco a poco se están desarrollando aplicaciones que usan estas herramientas para mejorar la gestión de las explotaciones agrícolas. No podemos hablar aún de revolución, pero el impacto es ya más que incipiente», subraya Baeza.

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La acogida por parte de los agricultores de esta tecnología, en general, es muy buena, pero varía de unos agrosistemas a otros. «Por ejemplo, en los cultivos forzados en invernadero, la permeabilidad de las nuevas herramientas tecnológicas es total», explica Valera. Los agricultores, muchos de ellos con titulación universitaria, «están acostumbrados a gestionar el clima o el fertirriego de sus invernaderos a través de su teléfono móvil, lo que favorece de manera notable la incorporación de nuevas herramientas para sus explotaciones, basadas en inteligencia artificial», añade. Algo similar ocurre en grandes explotaciones de cultivos extensivos, donde la agricultura de precisión ha echado raíces hace algunos lustros, «facilitando labores culturales como la siembra y optimizando la aplicación de fitofármacos, donde incluso no es raro ver máquinas agrícolas dotadas de conducción autónoma», explica el catedrático.

En cualquier caso, incluso en pequeñas explotaciones familiares, Valera indica que un aspecto clave es la edad de los agricultores. El relevo generacional es clave para la incorporación de tecnología, la fijación de población a los núcleos rurales y la sostenibilidad de la agricultura familiar. «Sin duda, los jóvenes son más ávidos de incorporar tecnología y digitalizar el sector, herramientas que facilitan y hacen más atractivo trabajar en el campo», recalca.

Esteban Baeza, por su parte, resalta también de cómo la inteligencia artificial facilita el trabajo, con un control más exhaustivo y preciso sobre diferentes operaciones de cultivo, mejorando la gestión de los recursos, facilitando tareas y minimizando la necesidad de una mano de obra cada vez más escasa. «En definitiva, la inteligencia artificial viene a complementar los ojos, manos y el cerebro del agricultor. Es importante recalcar lo de complementar, que no sustituir. Las herramientas basadas en inteligencia artificial no acaban con el trabajo del agricultor, solo lo mejoran y facilitan», indica este consultor.

La inteligencia artificial ayuda a los agricultores a tomar la mejor decisión posible en cada momento, anticipándose a los problemas, facilitando la adaptación a situaciones adversas, automatizando tareas y reduciendo insumos. «Estos sistemas pueden realizar tareas que tradicionalmente han requerido la intervención humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción», explica Diego Luis Valera, quien es también director del grupo de investigación «Ingeniería Rural». Suponen un ahorro de mano de obra, que en muchos casos es el principal componente de los costes de producción, facilitan el riego y la fertilización, identificación de patógenos, aplicaciones selectivas, recolección y, en general, todas las labores culturales. En sectores específicos, como es el caso de los invernaderos, «permiten una gestión óptima del microclima así como de la incorporación de agua y nutrientes», especifica. Por ejemplo, mediante el uso de cámaras, se ha podido desarrollar en la Universidad de Almería herramientas para predecir la producción, cuantificarlos frutos que están en perfecto estado para la recolección, estimar cuánto se va a recolectar en cada corte, y detectar plagas y enfermedades. «Todo ello de especial relevancia, no sólo para el agricultor, sino también para la cooperativa o alhóndiga, que podrá organizar mucho mejor la producción», subraya el catedrático.

Future Farms está trabajando en colaboración con Agroturn Research, empresa valenciana, desarrollando algunas aplicaciones basadas en la IA. Una de ellas es Nutradvicer, un desarrollo que busca asistir en la fertilización óptima de los cultivos, usando medidas en tiempo real de la concentración de macronutrientes en el suelo, mediante tecnología de absorbancia de luz UV/vis, «combinando esta información con información de clima, de planta, y otros modelos, para aportar de forma más precisa los fertilizantes, en base al consumo real del cultivo, evitando lixiviación de nutrientes hacia el subsuelo, y mejorando la eficiencia de uso de dichos fertilizantes», explica el consultor.

Otra aplicación es Big grower, un sistema para control de la mano de obra humana en el invernadero basada en el uso de 'smartwatches' por parte de los trabajadores, de forma que se les puede ubicar en el invernadero mediante ultra 'wide band' y los algoritmos de inteligencia artificial permite detectar por el movimiento del trabajador, qué tipo de trabajo está haciendo, si lo está haciendo de forma correcta, etc... Y en el caso de Greensim es una herramienta que permitirá, para cualquier ubicación del planeta, simular cuál es el diseño de invernadero ideal en función de diversos parámetros (Capex/OPEX, uso de recursos como energía, agua, etc.). Esteban Baeza no tiene dudas de que «en unos pocos años la inteligencia artifical estará presente en prácticamente todas las operaciones de cultivo».

Como ejemplo extremo, en los invernaderos de alta tecnología, hay empresas que ofrecen lo que se llama, cultivo autónomo, es decir, «toda la gestión de las consignas de activación/desactivación de los equipos de control de clima (calefacción, iluminación artificial, aporte de CO2, uso de pantallas de ahorro de energía y de sombreo, refrigeración, etc.) así como las operaciones de cultivo (poda de hojas, tallos, recolección, etc.) las deciden los algoritmos de inteligencia artificial. Y, además, lo hacen de forma más eficiente que la mayoría de los agricultores holandeses». Al hablar de inversión, señala que en el caso de robots de recolección o los tractores de movimiento autónomo, suponen inversiones elevadas, «pero hay otras aplicaciones que son perfectamente asequibles. Es relativamente sencillo medir el beneficio que aportan y por tanto evaluar si una determinada herramienta basada en IA merece la inversión», puntualiza.

Hace ya varios años que se empezaron a utilizar distintas aplicaciones de IA en el campo español que han tenido resultados muy positivos. Por ejemplo, en 2021 Cajamar e IBM anunciaron varios servicios innovadores de IA para los agricultores y la industria agroalimentaria española disponibles en la comunidad Plataforma Tierra.

Los servicios se construyeron con IA y machine learning de IBM Watson Studio para Cloud Pak for Data y tecnología de TheWeather Company, sobre IBM Cloud. Uno de los servicios calcula de forma dinámica el riego semanal que van a necesitar los cultivos basándose en el análisis avanzado de datos como la ubicación, cultivo, desarrollo fenológico, producción estimada, clima, etc. Plataforma Tierra también cuenta con un servicio para calcular la fertilización óptima de las explotaciones basándose en el análisis del tipo de cultivo, suelo, objetivos de producción y las enmiendas previas realizadas al suelo. Uno de los lugares donde se pusieron en práctica fue en la estación Las Palmerillas, en El Ejido.