El Big Data y la Inteligencia Artificial aplicada al agricultor

La información es poder. Y los datos, en agricultura, como en cualquier otra actividad, son una información muy poderosa. De ahí la importancia de la aplicación del Big Data y la inteligencia artificial a la producción de cultivos, lo que puede suponer la optimización de la toma de decisiones y, a la postre, una mejora sustancial en la rentabilidad, gracias al ahorro de la utilización de los insumos, así como a través de la mejora de los ratios de productividad.

Así se puso de manifiesto ayer, a través de la jornada celebrada en la sede de Coexphal, en la que se puso sobre la mesa la situación del Grupo Operativo Rentia, impulsado desde hace un año por Unica Group, Hispatec, la Universidad de Almería y Coexphal, que tiene por objetivo mejorar la rentabilidad del agricultor, la competitividad de las cooperativas comercializadoras y la sostenibilidad medioambiental de las áreas productoras andaluzas por medio del uso integrado de sistemas basados en inteligencia Big Data, Inteligencia Artificial, ERPs y sistema de movilidad, como pueden ser las aplicaciones para dispositivos móviles y las interfaces avanzadas de usuario.

Durante la jornada, Ali Zidi, consultor de Agricultura y Datos en Hispatec, explicó el trabajo que viene desarrollando esta empresa almeriense junto a Unica Group para la implantación progresiva de la digitalización en esta cooperativa de segundo grado. Zidi apuntó la importancia de la calidad de los datos. “Sin fiabilidad del dato no podemos hacer nada. Un agricultor toma unas 300 decisiones por campaña; si se empieza por malas decisiones, hay un efecto dominó y al intentar corregir, al final todo va a peor”.

El responsable de Hispatec desgranó cómo funciona el proyecto, que utiliza datos fijos (los que no se cambian durante la campaña), datos dinámicos (los que sí cambian) y se le añaden otras cifras de producción y económicas. Una vez recogidos los datos, se procesan, se analizan y se traducen en un sistema de toma de decisiones. “El agricultor cambia su forma de trabajar si ve que puede ganar más y mejora su rentabilidad”, indicó.

Se trata de un “proyecto estratégico para Unica”, reconoció Zidi, quien ahondó en que se encuentra en el primer año de funcionamiento, cuyo propósito pasa por el largo plazo para ayudar a ahorrar agua o fertilizantes, así como a gestionar de forma óptima la cantidad necesaria de mano de obra José Antonio López, responsable de Desarrollo e Innovación Tecnológica en Unica Group, desgranó la iniciativa que están llevando a cabo con una de las socias de la cooperativa, con Paqui Ferrer, “un ejemplo de trabajar y querer usar la digitalización”.

A través de una recogida de datos en su invernadero, “obtenemos una planta muy homogénea porque le damos lo que necesita, ni más ni menos”, por lo que el cultivo es más productivo y también más sano, por lo que el producto estará mejor valorado en subasta y el productor obtendrá una liquidación mayor por él. Este proyecto piloto de Unica se está desarrollando desde 2017 y el reto es que se extienda al resto de agricultores de la cooperativa.

La jornada también sirvió para poner sobre la mesa el desarrollo del proyecto Almería SmartAgriHub, en el que trabajan conjuntamente la UAL, Coexphal, Cajamar e Hispatec.Smart Agri Hubs tiene 108 socios, 28 ensayos en funcionamiento con actividades demostrativas. Se espera un impacto de 30 millones en fondos adicionales y que dos millones de explotaciones estén involucradas a su finalización. Desde la UAL se pretende dar herramientas de navegación para solucionar problemas de digitalización en el agro.

El Grupo Operativo Rentia está previsto que finalice este verano. Además de mejorar la rentabilidad del agricultor, este proyecto persigue un necesario cambio cultural en el productor para favorecer la implantación de la digitalización; reducir el uso de insumos y, sobre todo, de agua; aportar una mejora de la sostenibilidad; y sentar las bases del big data aplicado al sector agrícola en Andalucía.José Antonio Sánchez, del Grupo ARM de la UAL, está trabajando en el uso de modelos predictivos que ayuden a la toma de decisiones y reconoció que están teniendo menos de un 8% de error con las pruebas que han hecho.