La
agricultura basada en datos puede incrementar la producción de los pequeños
agricultores, amenazada por el cambio climático, pero es necesario que los
científicos de datos trabajen con agricultores y gobiernos. Cuatro años de
colaboración en maizales colombianos demuestran lo que es el éxito.
Los agricultores de la región productora de maíz de Córdoba,
en Colombia, han sufrido de todo: mucha lluvia un año, una abrasadora sequía al
otro. Los rendimientos eran bajos y sus medios de subsistencia pendían de un
hilo.
La situación exigía un nuevo enfoque.
Necesitaban servicios
de información que los ayudaran a decidir qué variedades sembrar, cuándo hacerlo
y cómo debían manejar sus plantaciones. El Gobierno, la Federación Nacional de
Cultivadores de Cereales (FENALCE) y científicos de Inteligencia Artificial del
Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) conformaron un consorcio.
Los investigadores utilizaron algoritmos de Inteligencia Artificial, sobre la
base de los datos que ayudaron a recopilar los agricultores, y los rendimientos
aumentaron considerablemente.
El
estudio, publicado en septiembre, en Global Food Security,
demuestra cómo el aprendizaje automático de datos de múltiples fuentes puede
ayudar a hacer más eficiente y productivo el manejo agrario, aun cuando el
clima esté cambiando.
“Hoy en día podemos recopilar enormes cantidades de datos,
pero no es cuestión de solo amontonarla, procesarla en una máquina y tomar una
decisión, Mediante la colaboración entre instituciones, expertos y
agricultores pudimos superar las dificultades y alcanzar nuestros objetivos”.
Daniel Jiménez
Científico de datos y Autor principal del estudio, CIAT
Durante los cuatro años del estudio, Jiménez y sus colegas
analizaron los datos y verificaron las directrices elaboradas para aumentar la
producción.
Algunos agricultores siguieron las directrices de inmediato, en
tanto otros esperaron a que fueran verificadas en ensayos de campo.
Los
agricultores que adoptaron la serie completa de directrices generadas por los
algoritmos de inteligencia artificial constataron el incremento de sus
rendimientos de hasta en un 20% por hectárea y con potencial de aumentarlo hasta
un 40%. Este es un rendimiento excelente para maíz de secano en esa región.
Las directrices también redujeron considerablemente los
costos de fertilizante y orientaron sobre cómo reducir los riesgos relacionados
con los patrones climáticos, con énfasis en reducir los impactos negativos de
lluvias torrenciales.
Investigadores de FENALCE fueron
coautores de este estudio que forma parte de un programa del Gobierno de
Colombia que busca proporcionar a los agricultores opciones para el manejo
tanto de la variabilidad como del cambio climático.
Año
tras año, los rendimientos de maíz en la región bajo estudio varían hasta
39 % debido al clima.
En el pasado, los pequeños agricultores se apoyaban
en el propio conocimiento de sus cultivos y aceptaban recomendaciones generales
frecuentemente desarrolladas por investigadores muy lejanos a su entorno.
Éste
estudio demuestra que, combinando el conocimiento de los agricultores con datos
meteorológicos, de suelos y la respuesta del cultivo, los agricultores pueden, al menos parcialmente,
proteger sus cultivos contra un clima impredecible y estabilizar sus
rendimientos a un nivel más alto.
“Si un solo agricultor proporciona información a un
investigador, es casi imposible obtener varias perspectivas sobre cómo mejorar
el manejo.
Por otra parte, si son muchos los agricultores que proporcionan la
información, cada uno de ellos con diferentes experiencias, condiciones de
cultivo y prácticas de manejo, con ayuda de la inteligencia artificial es
posible deducir dónde y cuándo funcionarán mejor las prácticas específicas de
manejo”.
James Cock
coautor y científico emérito, CIAT
De la finca al algoritmo
En Córdoba, FENALCE, que
compila información sobre plantaciones, cosechas, rendimientos y costos del
maíz, configuró una plataforma web para recopilar datos y llevar un registro de
los datos de fincas individuales.
Expertos locales cargaron información sobre
suelos, luego de visitar fincas en distintas etapas del cultivo, en tanto
el IDEAM, la
entidad meteorológica de Colombia, gracias a sus políticas de datos abiertos,
compartió la información climática de seis estaciones ubicadas en la región.
Esto permitió a los investigadores cruzar información diaria de estaciones
meteorológicas con campos individuales y las distintas etapas de la época de
crecimiento.
Los investigadores utilizaron algoritmos de inteligencia
artificial para medir el impacto de distintas condiciones climáticas y de
suelos, así como prácticas agrícolas en campo.
Por ejemplo, notaron que en no
es necesario aplicar más de 15 kg de fósforo por hectárea, en una región donde
se aplican hasta 40 kg de este fertilizante.
Esto demuestra que la asesoría
sobre los cultivos debe ser específica por sitio.
El estudio comprobó, además, qué cantidad de semilla y
capacidad de escorrentía tienen un impacto importante en los niveles de
rendimiento.
Comprender los efectos que tienen los insumos en las plantaciones
permitió a los expertos orientar a los pequeños agricultores hacia el uso de
mejores prácticas con el fin de obtener rendimientos mayores y estables.
El resultado para los agricultores es que la mayoría de
prácticas de manejo que recomienda el estudio no requiere de grandes
inversiones, lo cual prueba que es posible mejorar la seguridad alimentaria y
los medios de subsistencia sin hacer mayores gastos, al menos en este caso.
“Este estudio demuestra el valor de combinar enfoques
analíticos vanguardistas con enfoques que involucran en su diseño los usuarios
para marcar realmente la diferencia, Se trata de establecer las alianzas
correctas y luego efectuar un análisis de datos de los problemas y no al
revés”.
Andy Jarvis
Director del Área de Investigación y Coautor, CIAT
Los investigadores utilizaron algoritmos de inteligencia
artificial para medir el impacto de distintas condiciones climáticas y de
suelos, así como prácticas agrícolas en campo. Por ejemplo, notaron que en no
es necesario aplicar más de 15 kg de fósforo por hectárea, en una región donde
se aplican hasta 40 kg de este fertilizante. Esto demuestra que la asesoría
sobre los cultivos debe ser específica por sitio.
El estudio comprobó, además, qué cantidad de semilla y
capacidad de escorrentía tienen un impacto importante en los niveles de
rendimiento. Comprender los efectos que tienen los insumos en las plantaciones
permitió a los expertos orientar a los pequeños agricultores hacia el uso de
mejores prácticas con el fin de obtener rendimientos mayores y estables.
El resultado para los agricultores es que la mayoría de
prácticas de manejo que recomienda el estudio no requiere de grandes
inversiones, lo cual prueba que es posible mejorar la seguridad alimentaria y
los medios de subsistencia sin hacer mayores gastos, al menos en este caso.
“Este estudio demuestra el valor de combinar enfoques
analíticos vanguardistas con enfoques que involucran en su diseño los usuarios
para marcar realmente la diferencia, Se trata de establecer las alianzas
correctas y luego efectuar un análisis de datos de los problemas y no al
revés”.
Andy Jarvis
Director del Área de Investigación y Coautor, CIAT
Aprendizaje humano, también
Al inicio, CIAT y FENALCE diseñaron
una aplicación para teléfono inteligente para que los agricultores registraran
sus datos de suelo y otros con respecto a sus campos, pero ni los técnicos
de FENALCE ni
los agricultores adoptaron dicha aplicación.
Aunque se utilizó una plataforma
web para compilar la información, los técnicos de FNEALCE tuvieron
que visitar las fincas y luego subir la información a la plataforma.
Esto
presenta desafíos para ampliar la escala de este tipo de ejercicios.
No obstante, los investigadores ven oportunidades para
aumentar la recolección de datos por parte de los agricultores, tanto
trabajando directamente con ellos como a través de la tecnología.
Los proyectos
futuros podrían incorporar las aplicaciones que los agricultores ya utilizan.
Además, la recolección de datos con todo un conjunto de tecnologías, que van
desde satélites, drones y sensores de bajo costo implantados en los campos, en
combinación con cosechadoras que registran con precisión el rendimiento, se
está haciendo realidad en el mundo en desarrollo.
“En futuros programas de este tipo, la captura, análisis y
distribución de la información de datos será más eficiente y sostenible en el
tiempo si se involucra al sector privado”, dice Jiménez. “En el futuro, podemos
vislumbrar que todos los campos sean cuidadosamente caracterizados y
monitoreados, convirtiendo el paisaje en toda una serie de experimentos que
proporcionan datos para interpretar con inteligencia artificial y así ayudar a
los productores a manejar mejor sus cultivos”.
Fuente : CIAT- COLOMBI
