“Blockchain”, la nueva forma de gestionar datos para aumentar la precisión.

En un país agro-exportador, analizar los grandes flujos de datos que genera cada tonelada de carne y de granos producida parece una meta difícil, pero no inalcanzable. Un adelanto del 17° Curso Internacional de Agricultura y Ganadería de Precisión, organizado por el INTA Manfredi.

En los próximos 20 años, la agroindustria argentina se centrará en mejorar los sistemas de innovación para abastecer mercados con consumidores que son cada vez más exigentes y responsables. Ser capaces de trazar un proceso que brinde información desde la semilla hasta la góndola, será la próxima meta. Este será uno de los temas que se abordarán en el 17° Curso Internacional de Agricultura y Ganadería de Precisión, el 19 y 20 de septiembre en el INTA Manfredi, Córdoba.

Para Juan Pablo Vélez –especialista en herramientas de agricultura de precisión del INTA Manfredi, Córdoba–, “el registro de datos y la certificación de la producción se ha convertido en el nuevo foco de la innovación” y agregó que “Valorizar la producción mediante las Buenas Prácticas Agrícolas (BPA) es una gran oportunidad”. En este sentido, reconoció que “existe una gran demanda de tecnología con el objetivo de aprovechar los datos disponibles en la nube y, así, producir de un modo más inteligente y agregar valor”.

Es que, de acuerdo con el investigador, las BPA –como el cuidado del agua y del suelo, la rotación de cultivos, la responsabilidad con los trabajadores y la reducción en el uso de fitosanitarios– son activos, por los cuales el consumidor está dispuesto a pagar un precio diferencial. “Hay un consumidor responsable que demanda información y exige que los alimentos se produzcan con la mayor inocuidad posible”, señaló.

La Argentina es un país de casi 3 millones de kilómetros cuadrados de superficie que, a su vez, cosecha millones de toneladas de granos y carnes al año. En este contexto, procesar la información que se genera parece una meta difícil, pero no inalcanzable.

Para resolverlo, resultan clave algunos conceptos que hacen referencia al procesamiento de grandes cantidades de números y cifras como la Internet de las cosas o IoT –la conexión avanzada de dispositivos, sistemas y servicios– y blockchain –una base de datos distribuida que registra bloques de información y los entrelaza para facilitar su recuperación–.

A su vez, se suman la Big Data o inteligencia de datos junto con la minería de datos, la inteligencia artificial y Machine Learning –técnicas que permitan a las computadoras aprender–.

“Sólo mediante estas tecnologías disruptivas será posible cuantificar, registrar y almacenar cada variable de nuestra labor como productores y podremos ser capaces de trazar el proceso a fin de mostrarle al consumidor toda la información que demanda”, aseguró el técnico de Manfredi.

Procesar los datos marca tendencia

El 66 % de los usuarios de agricultura de precisión (AP) procesa la información obtenida a partir de las herramientas, tales como las imágenes captadas por drones o los mapas topográficos. Así lo asegura un reciente estudio del INTA Paraná, Entre Ríos, que analizó los cambios en la adopción de la agricultura de precisión en la Argentina.

Ricardo Melchiori –investigador del INTA Paraná, Entre Ríos– señaló que, a partir del relevamiento que hicieron del conocimiento de las herramientas y prácticas de la AP, se observaron “diferencias notables” respecto a un análisis similar realizado hace cinco años.

Así, del estudió surgió que entre la innovación líder es la implementación de plataformas web de gestión de información. “El 66 % de los usuarios de agricultura de precisión (AP) procesa la información obtenida a partir de las herramientas, tales como las imágenes captadas por drones o los mapas topográficos”, aseguró el especialista.

“Entre las herramientas que evidenciaron un mayor incremento se destacan el uso de los drones, los sistemas de corte automático en sembradoras y en pulverizadoras. También, los sensores de malezas y los mapas de suelo”, indicó el especialista.

Con respecto a las herramientas y técnicas, se destacan el uso de pilotos automáticos, los sistemas de corte por surco en sembradoras, los sistemas de siembra y fertilización variable y los sensores para el control sitio específico de malezas.

A pesar de estos avances, entre las limitantes para el acceso, se destaca el costo de las herramientas y técnicas con, incluso, mayor incidencia que hace cinco años. Se trata de un factor que, posiblemente, esté asociado a la baja en la las relaciones de precios de los granos respecto al valor de las técnicas, aunque es un aspecto que debe ser profundizado.