La agricultura 4.0 es un nuevo concepto que se refiere a un cambio de modelo en la agricultura que se apoya en la tecnología y la innovación como herramientas para afrontar los retos del sector en los próximos años.
En la actualidad, a los desafíos con los que habitualmente ha tenido que lidiar la agricultura, como garantizar su rentabilidad o evitar los daños que causan plagas y enfermedades a los cultivos, se añaden otros retos más complejos como los que se derivan del cambio climático o del gran aumento de la población mundial. La respuesta a estos desafíos pasa por aumentar la productividad, pero no a cualquier precio, sino que se debe garantizar la sostenibilidad y rentabilidad de la agricultura.
Para alcanzar este complicado equilibrio entre incremento de la producción agraria y sostenibilidad socioeconómica y medioambiental, es necesario mejorar la eficiencia en el sector, tener la capacidad de hacer más con menos. La agricultura 4.0 propone soluciones para aumentar la eficiencia en la agricultura gracias a distintas herramientas entre las que se encuentra el Big Data.
El Big Data en la agricultura permite, principalmente, tomar mejores decisiones. La información es poder, también en el campo, y gracias a ella podemos mejorar la producción (mayor cantidad y calidad), reducir costes y utilizar de manera adecuada unos recursos, como el agua o el suelo, que son cada vez más escasos.
Cómo se utiliza el Big Data en la agricultura
El Big Data se refiere básicamente al análisis de cantidades ingentes de datos; los ordenadores no sólo son capaces de recopilar y almacenar una cantidad de información que escapa a los humanos, sino que, gracias a la conectividad de Internet, estos datos se pueden cruzar con otros, comparándolos y valorándose en detalle.
Cuando se utiliza el Big Data en la agricultura, el primer paso es la recolección de datos. Para ello se utilizan sensores que se pueden colocar directamente en las plantas de los cultivos, en el suelo o en la maquinaria que se utiliza en las labores del campo.
De este modo, se accede a información sobre lo que ocurre en el campo en tiempo real y sobre el terreno, y que se actualiza constantemente; no se analizan solo las consecuencias de determinado fenómeno, sino que se dispone de datos sobre cuáles han sido sus antecedentes y cómo se ha producido.
Esta información se integra en “la nube”, una base de datos gigante en la que se pueden intercambiar informaciones de todo el mundo. En la nube, podemos contrastar los datos específicos de nuestros cultivos con los de otros similares, así como con informaciones sobre factores que les afectan directamente, como datos sobre climatología o las fluctuaciones del mercado agroalimentario, por ejemplo.
En esta fase, se intentan establecer patrones o modelos que nos ayuden a entender los datos y ver qué es lo que funciona, qué no funciona y por qué es así.
Estos modelos y el análisis de la información que hemos recopilado nos ayudan a controlar, solucionar y prever posibles problemas. El análisis de datos que realiza el Big Data también permite desarrollar algoritmos que nos ofrecen soluciones basadas en los resultados que hemos obtenido del proceso de monitorización del campo. Estos algoritmos ayudan a detectar problemas de manera automática o a elegir mejor cuándo o cómo realizar determinadas acciones.
Cómo ayuda el Big Data a la agricultura
La utilización del Big Data en la agricultura tiene diversas aplicaciones concretas.
Uso eficiente de herbicidas u otros productos fitosanitarios
La información que nos ofrece el Big Data permite detectar deficiencias nutricionales del suelo, saber cuándo es el mejor momento para mantener a raya las plagas que afectan habitualmente a los cultivos, o a minimizar el impacto medioambiental de estos productos.
El Big Data nos permite saber qué productos son mejores para cada circunstancia, cuándo y cómo utilizarlos, y en qué cantidad, para que sean más eficientes. Esto repercute directamente en unos cultivos más sanos y, en consecuencia, en un rendimiento más alto y productos de mayor calidad.
Aumento de la productividad
Además del aumento de la productividad derivado de un mejor cuidado de los cultivos, las predicciones proporcionadas por el Big Data permiten seleccionar los cultivos más adecuados para cada momento dependiendo del clima o de las demandas del mercado, entre otros factores. Se trata de saber cuándo y qué cultivar para que la producción sea mayor y tenga mejor salida, sea más rentable.
Mejor aprovechamiento de los recursos
Este es uno de los grandes problemas a los que se enfrenta la agricultura en la actualidad. La escasez de agua o de terrenos de cultivo supone un reto enorme ante una sociedad que demanda más alimentos. Por ese motivo, maximizar su explotación garantizando su sostenibilidad es clave.
Para conseguir ese objetivo, el uso del Big Data es una gran ayuda para la agricultura. La monitorización de los campos y la automatización de los sistemas permite hacer un uso justo de los recursos, por ejemplo, mejorando el riego o la utilización de la maquinaria agrícola.
Detección de errores en la cadena agroalimentaria
El monitoreo y la automatización también nos dan la posibilidad de poder detectar problemas de manera rápida y precisa. Esto supone un ahorro de tiempo y dinero muy valioso en la agricultura. Además, permite un mejor mantenimiento de las infraestructuras, lo que también repercute en la rentabilidad de la actividad agrícola.
Con el Big Data es fácil compartir información, lo que ayuda a crear un sector más integrado y colaborativo. La detección de errores se aplica a todos los eslabones de la cadena agroalimentaria: producción, distribución y comercialización.
El Big Data en la agricultura también se aplica a las infraestructuras o a la logística, por ejemplo; el hecho de compartir información mejora cuestiones técnicas, como la trazabilidad de los alimentos, y también prácticas, como la coordinación entre los distintos agentes del sector. Así, los procesos se agilizan y se actúa conjuntamente de manera más eficiente.