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Con cada cosecha se generan millones de datos que se podrían almacenar en la nube, pero pocas veces son aprovechados. Con ellos se acuñaron nuevos términos cómo Big Data y la internet de las cosas, así como un debate por la propiedad de esa información.
(SLT/FAUBA) Big Data se refiere al manejo de grandes bases de toda clase de datos que se encuentran almacenadas en espacios virtuales. Millones de ellos son generados y utilizados por la agricultura, de una manera creciente, sobre todo a partir del uso de sensores y de la llegada de tecnologías de precisión. No obstante, los expertos sostienen que aún queda un enorme potencial no explorado para mejorar la eficiencia en la utilización de esa información por parte de los productores.
Actualmente diferentes grupos de investigación en universidades, institutos y empresas buscan expandir el uso de Big Data en el medio productivo mediante "conocimientos empaquetados", capaces de ser fácilmente implementados, como sucedió en el pasado con los híbridos de maíz, por ejemplo. Algunas de esas iniciativas también se inscriben dentro del internet de las cosas, que implica el diseño de aplicaciones de celular que permiten tomar datos del campo y hacer recomendaciones en tiempo real, con una interfaz amigable.
El desarrollo de estas herramientas, así como el debate en torno del derechos de propiedad de la información que cada establecimiento sube a internet, y su uso por parte del Gobierno, representan algunos de los principales desafíos a futuro. Así lo consideró Rodolfo Bongiovanni, investigador del INTA Manfredi, doctorado en la Universidad de Purdue, Estados Unidos, quién fue invitado a ofrecer una charla al respecto en un taller sobre la modelización en el sector agropecuario, organizado por la cátedra de Administración Rural de la Facultad de Agronomía de la UBA (FAUBA).
"Todos los procesos de levantar datos en el campo, para almacenarlos y analizarlos, hoy se producen de forma automática. Pero esa información no siempre se termina aprovechando para eficientizar la producción. Los miles y miles de datos quedan almacenados en un espacio virtual y se pierden oportunidades", afirmó Bongiovanni al sitio de divulgación científica de la FAUBA, Sobre la Tierra. En este sentido, afirmó: "Un ensayo tradicional lleva 15, 20 o hasta 30 observaciones. En Big Data hablamos de 20.000 observaciones en sólo un ensayo. Esto significa una explosión comparativa de datos".

Un nuevo sistema estadístico
Los sensores llegaron a la agricultura en la década de 1990 a través del acceso de la población civil al sistema de posicionamiento global (GPS), desarrollado con fines militares como satélites para el posicionamiento de misiles o aeronaves. Desde entonces comenzó a llegar al campo un conjunto de nuevas herramientas para la producción a partir del manejo por sitio específico y de la agricultura de precisión, que implicó el uso de sensores, computadoras y otros equipos como los monitores de rendimiento, que apuntaron a mejorar la eficiencia en el uso de los insumos, entre otros aspectos.
Los datos brindados por esos sensores comenzaron a crecer a tal velocidad que no pudieron ser analizados por estadística tradicional y advirtieron sobre la necesidad de desarrollar un nuevo sistema de análisis estadístico espacial. "Tuve la chance de trabajar con uno de los fundadores en esta línea de investigación, el belga Luc Ansenlin (hoy investigador de la Universidad de Arizona, Estados Unidos) que además género softwares libres", destacó Bongiovanni, al referirse a los primeros estudios que sirvieron para avanzar en un nuevo método estadístico apto para la agricultura, pero que en sus comienzos se valió de otras disciplinas, como la criminalística y también investigaciones sobre el mercado inmobiliario.
"Hace más de 10 años, algunas empresas de maquinaria agrícola tienen instalados sensores en sus cosechadoras que indican el cultivo que se está levantando, los rendimientos obtenidos y el grado de humedad, por ejemplo. También pueden analizar el funcionamiento de la máquina en el campo y, en caso de detectar una falla, solucionarlo en el momento", sostuvo.

Conocimiento empaquetado
En contraposición a las tecnologías de información intensiva (sólo accesible para técnicos), el conocimiento empaquetado busca simplificar las tareas de los productores. Así lo planteó Bongiovanni: "Una vez que todos los datos puedan `empaquetarse´ en forma sencilla y que no requieran tiempo de análisis o habilidades adicionales por parte del productor, los datos virtuales podrán aprovecharse y hasta comprarse como un insumo productivo más".
Para ejemplificar este concepto, el investigador se basó en el caso de la empresa Pioneer, que nació con el desarrollo de los híbridos de maíz y su expansión en el campo: Desde comienzos del siglo XX, las empresas ofrecían esta tecnología de manera separada. Los productores podían comprar las dos líneas de los híbridos, para luego mezclarlas y recién al año siguiente obtener un material que pudiera sembrarse con un mayor potencial de rendimiento. Este proceso significaba una barrera para su difusión masiva en el campo. Por eso la expansión de la tecnología surgió al menos cuatro décadas después, cuando la empresa Pioneer vendió las semillas híbridas listas para usar y las popularizó.
Bongiovanni confía en el conocimiento empaquetado como una posibilidad de desarrollar tecnologías capaces de manejar grandes cantidades de datos de un modo accesible: "En el futuro, esta problemática incluso va a dejar de ser una cuestión de oferta tecnológica. Va a convertirse en una demanda de los productores para aumentar y eficientizar la producción. Internet de las cosas podría ser una respuesta, mediante el uso de sensores en la producción primaria, grandes bases de datos en la nube, internet y aplicaciones que permitan tomar decisiones en tiempo real desde la computadora o el celular van a responder a la demanda", dijo.

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