¿Cómo vamos a poder alimentar a 10.000M de personas en 2050? A grandes problemas, grandes soluciones (grande = Big… Big Data… Big Data en Agricultura)
En otros artículos hemos estado viendo los beneficios de la automatización, la interconectividad de los aparatos, el Internet de las cosas, pero todo esto tiene que almacenarse y sobre todo, poder analizarse.
Ahí entra el Big Data en agricultura, que podemos definirlo como: «El conjunto/s de datos tan grandes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos», en resumen, una cantidad ingente de datos a procesar y que debemos tratar de manera especial.
Trasladémoslo a la agricultura, no es solo una idea innovadora, sino que será una realidad que transformará la forma en que cultivamos nuestros alimentos. Como siempre, veamos algunos ejemplos de cómo se puede aplicar y los beneficios que aportaría
Ejemplos de aplicaciones
- Análisis más exhaustivos: Al poder usar una cantidad de datos mucho mayor, se pueden obtener predicciones mucho más exactas, o que al menos tengan en cuenta muchos más factores, así los agricultores pueden ajustar el riego de manera precisa, reduciendo, una vez más, el desperdicio de agua y mejorando la salud de los cultivos.
- Predicción de rendimientos: Al combinar datos históricos con información en tiempo real sobre condiciones ambientales y prácticas agrícolas, los agricultores pueden prever el rendimiento de sus cultivos y tomar decisiones estratégicas para maximizar la producción.
Estos dos ejemplos combinados permiten que el campo pase a ser un sector mucho más adaptado a las condiciones del mercado, del clima, de la sociedad, etc…
Como hemos visto, el Big Data en agricultura ofrece beneficios tangibles. Sin embargo, recuerda que ya no estamos hablando de cantidades manejables de datos, sino mucho más complejas y con técnicas más avanzadas (paralelización, GPUs, MapReduce, etc.). Y para aprovechar al máximo estas tecnologías, es importante tener en cuenta barreras que podemos tener.

Barreras para la implementación de Big Data en agricultura
- Inversión inicial: La implementación de sistemas de Big Data en agricultura requiere una inversión significativa en infraestructura tecnológica, hardware especializado, software de análisis de datos, sensores y dispositivos IoT. Esta inversión puede resultar muy alta para muchos agricultores, especialmente para aquellos en países en desarrollo o pequeñas explotaciones agrícolas que tienen recursos financieros limitados.
- Formación del personal: La capacidad de aprovechar al máximo el potencial del Big Data en agricultura depende en gran medida de la capacitación y la habilidad del personal para recopilar, analizar e interpretar los datos. Esto incluye no solo a los agricultores, sino también a los técnicos agrícolas, científicos de datos y profesionales de TI que deben trabajar en conjunto para implementar y operar estos sistemas. La formación adecuada puede ser costosa y llevar tiempo, lo que representa otra barrera para la adopción generalizada del Big Data en la agricultura.
- Interoperabilidad de los sistemas: Sin duda la más importante, ya que la agricultura moderna involucra una variedad de sistemas y dispositivos, desde tractores y maquinaria agrícola hasta sistemas de riego y sensores ambientales. La falta de interoperabilidad entre estos sistemas puede dificultar la integración efectiva de datos y la implementación de soluciones de Big Data en agricultura. La estandarización de protocolos de comunicación y la compatibilidad entre diferentes plataformas y dispositivos son cruciales para garantizar una interoperabilidad fluida, pero esto puede ser un desafío debido a la diversidad de tecnologías y proveedores en el mercado agrícola.
¿Qué futuro le espera a estas tecnologías?
Todos estos inconvenientes pueden parecer muy agoreros, sin embargo, en Agro4Data nos parecen todo un reto, ya que con esto en mente, es fundamental un enfoque colaborativo y una visión a largo plazo para desbloquear el verdadero potencial del Big Data en la agricultura y conseguir (como uno de nuestros principales objetivos) un sector sostenible y eficiente.
Cada desafío presenta una oportunidad para la innovación. En la convergencia de datos masivos y el cultivo de la tierra, encontramos huevo para cultivar (nunca mejor dicho) soluciones que no solo nutran cuerpos, sino también mentes y comunidades.
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