GPS, robótica, sensores y muestreo de suelo. El punto crÃtico aquà es la optimización. Por ejemplo, la agricultura de precisión implica medir las variaciones de calidad del suelo e identificar su potencial productivo y de respuesta a los insumos. Por lo tanto, en lugar de aplicar una cantidad igual de fertilizantes sobre toda la superficie de un lote de producción la estrategia de fertilización se adaptará a sus caracterÃsticas, colocando más cantidad en las mejores partes del lote y menos cantidad en las peores partes. A través de esta práctica, se optimizarÃa el uso de los insumos: fertilizantes, semillas, fitosanitarios, etc., y, por lo tanto, se ahorrarÃan costos, maximizarÃan beneficios y reducirÃan riesgos de impacto sobre el ambiente y/o la salud de las personas.
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La Agricultura digital (o Digital Farming) pone mayor énfasis en el uso de los datos y la información recopilada para mejorar la toma de decisiones. Significa aprovechar la información y datos disponibles para desarrollar inteligencia procesable y valor agregado significativo a partir de ese contenido. Este concepto brinda a los productores la oportunidad de aumentar la producción de sus campos, ahorrar costos a largo plazo y eliminar riesgos. Simultáneamente, posibilita la sostenibilidad ambiental y económica. La agricultura digital incorpora técnicas como la agricultura por ambientes, la agricultura vertical y los invernaderos inteligentes.
La Agricultura Inteligente (o Smart Farming) consiste en aplicar tecnologÃas de información y datos para optimizar sistemas agrÃcolas complejos. La atención se centra en el acceso a los datos y en cómo los productores pueden utilizar la información recopilada de manera inteligente. La tecnologÃa utilizada en la agricultura inteligente va desde el IoT y la robótica hasta drones y la IA. Con estas herramientas, los agricultores pueden monitorear las condiciones de la explotación sin la necesidad de la presencia fÃsica en el lugar. Esto les permite tomar decisiones ya sea para todo el campo, para un lote o, incluso, para una sola planta. La agricultura inteligente no es solo para los grandes productores, sino que, también pueden utilizarla los pequeños productores, productores orgánicos u otras operaciones de escalas más pequeñas. Todo el proceso de agricultura inteligente está gestionado por software y supervisado por sensores. La automatización ha permitido importantes ganancias en términos de eficiencia de la producción, mejoras de calidad y sostenibilidad. Uno de los desafÃos de la agricultura inteligente está en la interoperabilidad entre todos los sistemas y de las distintas iniciativas digitales, para facilitar el acceso a los datos generados.
A medida que crece la complejidad de la agricultura, también lo hace el número de partes involucradas y la complejidad de los flujos de información. Los sistemas de producción modernos utilizan maquinarias y softwares de múltiples fabricantes. Como resultado, los productores deben lidiar con una multitud de formatos de datos patentados, listas de códigos, etc. mutuamente incompatibles. Por ende, se requieren interfaces y formatos de datos estandarizados para alcanzar la interoperabilidad. Esta interconexión implica intercambios de información entre los fabricantes de insumos para la producción, los distribuidores, los productores, los proveedores de servicios, la industria de alimentos. Se suman incluso los consumidores, quienes cada vez más toman decisiones de compra en función de la disponibilidad de dicha información.
En definitiva, e independientemente de cómo se denomine, el objetivo del uso de la tecnologÃa de la información y la comunicación, la cual se basa en la obtención datos, su análisis y su utilización para optimizar los procesos y la toma de decisiones, es mejorar los resultados económicos para el productor, reducir de los riesgos de una actividad puntual, y promover sistemas cada vez más sustentables. Incorporemos tecnologÃa en nuestros campos porque los beneficios económicos, ambientales y de salud de estas iniciativas, son evidentes.
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