‘Smart farming’: así es la agricultura sostenible que promete transformar el campo

Hasta hace muy poco, los agricultores echaban cada día la vista al cielo para valorar cómo sería el futuro de su cosecha. La intuición, la observación de todo lo que les rodeaba –desde el suelo hasta las nubes, pasando por el vuelo de los pájaros– y el conocimiento que se transmitía de generación en generación era fundamental para realizar su trabajo. Gracias a ello, se conseguía  que los cultivos creciesen fuertes y sanos.

Hoy, la tradición y la observación siguen siendo clave en las tareas de los agricultores. Pero cuentan con algo más: herramientas y tecnologías que optimizan sus tareas y aumentan su precisión. En los últimos años, una nueva generación de soluciones ha dado forma al ‘smart farming'. Esta agricultura inteligente aprovecha al máximo los recursos a la vez que aumenta la cantidad y la calidad de la producción.

Drones, Internet de las Cosas (IoT), Big data, robots o tractores con tecnología de dosificación variable de insumos son los protagonistas de esta agricultura inteligente que contribuye, también, a minimizar el impacto medioambiental de algunas prácticas convencionales. Por ello, se la relaciona a menudo con la agricultura sostenible.

¿Qué es la agricultura inteligente?

El término ‘smart farming’ (agricultura inteligente) hace referencia a aquellas prácticas que hacen uso de tecnologías avanzadas para mejorar la eficiencia, la productividad y la sostenibilidad del sector agrícola. Esta mejora es crucial para conseguir que la agricultura pueda alimentar una población mundial en crecimiento sin comprometer los recursos del planeta.

En su informe ‘The future of food and agriculture: alternative pathways to 2050’, la FAO (agencia de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura) repasa otros grandes desafíos de la agricultura, como acabar con el hambre y la inseguridad alimentaria, adaptarse a los impactos del cambio climático e incluso contribuir a su mitigación. A todo esto, se suma la necesidad de garantizar ingresos estables para quienes trabajan la tierra.

“Necesitamos hacer esta revolución tecnológica hacia la agricultura 4.0 para mejorar el beneficio que recibe el agricultor. Estamos pasando por un periodo en el que los costes cada vez son mayores, y los rendimientos, aunque son buenos, no justifican el margen que tienen los agricultores”, señala Constantino Valera, catedrático en la Escuela de Agrónomos de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).

“Junto a las imposiciones económicas, tenemos también los requerimientos legales y medioambientales, que son muy necesarios, pero que a veces aprietan al agricultor. Todas estas tecnologías que dan forma a la agricultura inteligente ayudan a ser más respetuosos con el medioambiente y mejorar la situación”, explica Valera.

La tecnología tras el ‘smart farming’

De acuerdo con el profesor de la UPM, a la hora de hablar de ‘smart farming’ existen tres grandes grupos de tecnologías: las que engloban la agricultura de precisión, la robótica agrícola y los sensores. A su vez, estas tecnologías generan grandes cantidades de datos que posteriormente son analizados con Big Data o que nutren la inteligencia artificial (IA) para poder dar información clara y concisa a los trabajadores.

“Por un lado está todo lo que llamamos agricultura de precisión, que consiste en hacer más inteligentes las máquinas que trabajan en el campo y en conseguir que funcionen de forma automatizada”, explica Valera. En los últimos años, ha habido grandes avances gracias a la tecnología de dosificación variable de insumos (DV o VRT, por sus siglas en inglés), sistemas que permiten aplicar la cantidad de insumos exacta que se necesita en cada parcela.

“Gracias a la electrónica ISOBUS (un protocolo que permite la comunicación entre diferentes equipos) que lleva incluida, la maquinaria hace una dosificación de semillas, de fertilizante o de herbicida muy precisa para cada punto. Se deposita según un mapa de prescripción que hemos generado y que hemos cargado antes en la máquina. De este modo, se pone la semilla o se da fertilizante justo en el sitio donde se necesita”, explica el profesor de la UPM.

El segundo gran grupo de tecnologías es el que forma la robótica agrícola. “Cuando estas máquinas se hacen más inteligentes, se convierten en robots. Hay un montón de ejemplos de robótica agrícola que ya se utilizan hoy en día”, señala este experto. La empresa Robotnik, por ejemplo, lleva años participando en proyectos de investigación y ha desarrollado diferentes sistemas capaces de inspeccionar cultivos o de colaborar en la cosecha, entre otras acciones.

Por último, entran en juego los sensores y el IoT. Los sensores pueden ubicarse en drones, en el suelo de las propias plantaciones o sobre la maquinaria agrícola, y tienen la capacidad de proporcionar datos de forma continuada y precisa sobre diferentes variables. Por ejemplo, la humedad del suelo, la temperatura ambiente, el nivel de radiación solar en un invernadero o la presencia de plagas.

Por lo general, las soluciones tecnológicas más demandadas en agricultura son las que controlan las condiciones atmosféricas –temperatura, humedad y presión–. Los datos resultantes permiten a los agricultores saber qué necesidades tiene su cosecha en cada momento.

“Todas estas tecnologías generan datos y tenemos que ayudar al agricultor a analizarlos. Para esto se utilizan herramientas como el Big Data o la IA. El agricultor no quiere una imagen de satélite, el agricultor lo que necesita es contestar a una pregunta fácil: ¿cuánto voy a fertilizar hoy? Este es el reto de estas tecnologías”, explica el catedrático en la Escuela de Agrónomos de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).

Ejemplos de agricultura sostenible e inteligente

De acuerdo con el profesor Valera, el porcentaje de agricultores que utilizan estas herramientas avanzadas en su día a día en España y en América Latina es todavía bajo. “En España, hablamos de una cifra inferior al 10% en muchos casos, como las tecnologías de dosificación de insumos y los sensores en parcelas. Se utilizan sobre todo en algunos cultivos de alto valor, por ejemplo, en algunos viñedos de bodegas que se lanzaron al cambio hace cinco o diez años. El uso es casi exclusivo de empresas de servicios que gestionan grandes fincas o muchas hectáreas; a ellos sí les sale rentable”, explica.

“Hay algunas excepciones, como el uso de los autoguiados. Todo agricultor ha entendido que hacerse con un GPS iba a hacer su trabajo mucho más fácil”, añade. “Y esta tendencia no cambia en otras regiones del mundo. Incluso en Argentina, Estados Unidos o Australia, países que tienen parcelas agrícolas enormes, tecnologías como las de dosificación están entrando muy poco a poco”.

No obstante, el desarrollo tecnológico y teórico avanza a un ritmo rápido. En España, empresas como Libelium crean y perfeccionan soluciones IoT que se utilizan en diferentes explotaciones agrarias de Europa. Entre sus casos de éxito, se cuenta el desarrollo de una app ligada a sensores para mejorar la productividad de viñedos o de sistemas de riego automático para hacer más sostenibles cultivos ecológicos.

En México, el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias está utilizando drones (y diferentes sensores) para recopilar datos con los que alimentar aplicaciones de ‘machine learning’. “Los sistemas basados en aprendizaje automático pueden optimizar el uso de insumos como agua y fertilizantes, minimizando el desperdicio y reduciendo los costos operativos”, aseguran.

Uno de los grandes retos actuales es conseguir que estas tecnologías lleguen a todos los puntos, especialmente a aquellos en los que es más importante establecer prácticas sostenibles y salvaguardar la biodiversidad a la vez que se garantiza la seguridad económica de los trabajadores.

En este sentido, el proyecto ‘Peruvian Extension and Research Utilization’ (PERU-Hub) lleva tecnología de precisión a la Amazonía peruana. El principal objetivo es crear un centro de tecnología en la selva de Tarapoto que impulse el uso de herramientas especializadas para mejorar la sostenibilidad y la eficiencia de las explotaciones agrícolas de la zona.