Cuando la tecnología de la información se encuentra con la agricultura, no pasa un día sin que se descubran nuevas aplicaciones, que una vez permanecieron en el mundo de la fantasía.

Por ende, el espacio 'AgTech' se ha convertido en un semillero de varias innovaciones tecnológicas que incluyen agricultura de precisión de alta tecnología, tecnologías geoespaciales, inteligencia artificial, Big Data, IoT, drones, técnicas avanzadas de edición de genes y computación en la nube. A nivel mundial, el sector AgTech está repleto de enormes inversiones destinadas a fomentar ideas comerciales más ecológicas y sostenibles (ambiental y financieramente).

Es evidente a partir de las crecientes inversiones en varias empresas emergentes de tecnología alimentaria y agrícola a nivel mundial, que casi se duplicaron desde 2019 a la friolera de US $ 22.3 mil millones en el 2020. Según Agrifood Tech Investment Review 2020 de Finistere Ventures, un tercio (33%) de los fondos totales recaudados se destinaron a empresas que operan en los sectores de alimentos, piensos y combustibles. Alrededor del 29 por ciento fue obtenido por empresas en la protección y producción de cultivos y el 27 por ciento fue obtenido por empresas en los sectores de logística de la cadena alimentaria.

Los actores que trabajan en las aplicaciones digitales en el espacio tecnológico agroalimentario pudieron recaudar un nueve por ciento, mientras que el dos por ciento se destinó a financiar empresas que innovan en la industria de la salud y la nutrición animal. Otros subsectores de interés incluyen la agricultura de interior, las proteínas alternativas y la carne de origen vegetal.

Nubes de Lluvia y Datos

Durante varios milenios, la agricultura siguió dependiendo de las nubes portadoras de lluvia. En el siglo XXI, dependerá de dos tipos de nubes: una para la lluvia y otra para los datos. De hecho, esta última es la clave para que la agricultura mejore su resiliencia frente a los caprichos de la primera. A nivel mundial, la agricultura ha comenzado a moverse por la autopista de la información y ya no es solo la historia de "sembrar semillas y cosechar productos", sino "sensores de plantas y datos de cosecha".

Es simplemente asombroso ver el nivel de precisión, ya sea un árbol individual (como en las plantaciones de aceite de palma) o una parcela de metro cuadrado y la precisión lograda con las últimas tecnologías. En un momento en el que la eficiencia en el uso de recursos, la administración ambiental y las prácticas sostenibles en las cadenas de suministro asumen una mayor importancia, la precisión ayuda a adoptar tasas de aplicación variables (VAR) para reducir la aplicación excesiva e innecesaria de insumos, incluidos el riego, los fertilizantes y los productos químicos.

Los tratamientos pueden ser específicos de un sitio o incluso de un árbol, ya que los datos de los drones y otros UAV ayudan a identificar con precisión un sitio o un árbol que necesita atención. Este alto nivel de precisión conduce no solo a enormes ahorros en costos de insumos y a limitar las intervenciones dentro de las áreas objetivo, sino que lo más importante evita una aplicación excesiva que afecta áreas no objetivo, incluidos los puntos sensibles o vulnerables para la biodiversidad.

Además, gracias a la aplicación juiciosa de los insumos, se evitan en la medida de lo posible problemas ambientales como la lixiviación de nutrientes. Todo esto no solo mejora la rentabilidad de las plantaciones sino que también aseguran operaciones sostenibles.
Otros ejemplos de Indonesia demostraron que los diseños de drenaje se pueden mejorar con el uso de imágenes satelitales de alta resolución, que impulsaron los rendimientos además de prevenir inundaciones en las plantaciones. Obviamente, estos conocimientos también se pueden aplicar a otros sectores de cultivos.

A partir del ejemplo anterior, es evidente que estas tecnologías allanan el camino para mejoras significativas en la eficiencia del uso de insumos. Esto dará como resultado un enorme ahorro de costes en insumos y recursos preciosos como el agua, al tiempo que mejorará los rendimientos, la calidad de los alimentos y, en última instancia, la rentabilidad de la agricultura en general, incluidos los pequeños agricultores.

Es fundamental tener en cuenta que el mapeo del suelo, el paisaje y los cultivos sirve como base para todas las mejoras que pueden ocurrir en las granjas. Además, el mapeo exacto del rendimiento para cultivos estratégicamente importantes a nivel provincial o nacional puede ayudar a los gobiernos a mejorar la precisión de sus pronósticos de producción y garantizar una disponibilidad suficiente de existencias de alimentos.

Esto es particularmente más importante en Asia y África, donde muchos países siguen siendo vulnerables incluso a las perturbaciones de pequeña escala en la producción, la oferta y las perturbaciones de los precios de los principales productos alimenticios.

Decisiones basadas en datos

La inversión en las últimas tecnologías no puede justificarse a menos que los sistemas de apoyo a la toma de decisiones puedan convertir cantidades masivas de datos sin procesar en conocimientos fáciles de usar, oportunos, relevantes y procesables. Además, la precisión y fiabilidad de los datos recopilados será fundamental para tomar decisiones correctas en el momento adecuado. Sin embargo, cualquier mejora en estos aspectos deberá ser continua y acumulativa.

Los ejemplos de varios países significan una creciente popularidad de los sistemas "basados en dispositivos móviles" sobre la marcha. Además, la vigilancia mejorada y precisa a través de drones ayuda a tomar decisiones oportunas sobre medidas proactivas, por ejemplo, fumigación química preventiva o profiláctica cuando aparecen signos iniciales de ataque de plagas o infestaciones de enfermedades.

Las empresas responsables cosechan recompensas

En cuanto a los aspectos de conservación y sostenibilidad, el potencial es bastante enorme. Por ejemplo, se demostró que las tecnologías geoespaciales han ayudado a medir, mapear y rastrear con precisión las áreas forestales y ayudar en la planificación eficiente del uso de la tierra, la administración y el manejo de los recursos naturales, particularmente en las regiones del mundo ambientalmente más sensibles, como la Amazonia o las selvas tropicales de El sudeste de Asia.

Esto es particularmente aplicable a varias plantaciones de aceite de palma en Malasia e Indonesia que utilizan ampliamente estas tecnologías como un componente crítico de su compromiso con la producción sostenible, específicamente, la deforestación.

Mejora del cumplimiento del HSE y el bienestar de los trabajadores

La aplicación de drones ha abierto una amplia gama de beneficios para los agricultores y las empresas que operan en los sectores de producción y protección de cultivos. Por ejemplo, las tecnologías geoespaciales combinadas con la robótica y la automatización ofrecen enormes oportunidades para limitar o eliminar por completo la participación de la mano de obra humana en las operaciones agronómicas.

Tanto en las parcelas de gran extensión como en las plantaciones de difícil acceso, la fumigación se puede realizar con vehículos aéreos no tripulados mediante los cuales la exposición a productos químicos peligrosos, indiscriminada o de uso indebido, además de evitar la liberación inesperada o accidental de contaminantes o contaminantes en el medio ambiente, incluidas las vías fluviales. Los drones guiados por GPS y los UAV son de gran utilidad en particular, como en terrenos que son inseguros o inaccesibles para los trabajadores durante las fuertes lluvias.

La lista de aplicaciones de las innovaciones AgTech es cada vez más grande. Sin embargo, para aprovechar el máximo potencial de AgTech, todas las partes interesadas de la cadena de valor alimentaria, tanto ascendentes como descendentes, agricultores, empresas de insumos agrícolas, agregadores, proveedores de servicios, procesadores de alimentos, gobiernos e instituciones de investigación deben colaborar y crear sinergias si lo desean. son alimentar al mundo de forma sostenible.

Autor: Raghavan Sampathkumar

Fuente: Milling and Grain 

 

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