Australia, IoT y el maiz prieto

El procesamiento, gestión y acopio de la información ha servido dentro de diferentes industrias para la mejora de los procesos clave. En este trabajo presentamos una perspectiva del uso de los colectores sensoriales de información bajo el marco de las tecnologías del internet de las cosas (IoT-“Internet of Things). Destacamos su uso en el caso particular del cultivo de maíz temporal. Discutimos sobre los beneficios de implementación de este tipo de tecnologías. Concluimos que los almacenes de información para cultivos son benéficos debido a que permiten tomas de decisión informadas con el objetivo de mantener la calidad y fertilidad de los suelos. Así mismo discutimos que precursores para el uso de otras aplicaciones tecnológicas que contribuyen al desarrollo sostenible y a la mejor gestión comercial de los productos agrícolas.

INTRODUCCIÓN

El consenso del Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (IPCC) es que se ha producido un cambio climático sustancial desde la década de 1950 y es probable que la temperatura media global aumente de 0.4 a 2.6°C en la segunda mitad del siglo XXI (Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007). A medida que avanza el calentamiento global, los impactos del aumento en la temperatura se intensifican, entre ellos la desecación y los cambios en los patrones de lluvia, lo que puede llegar a afectar significativamente a los cultivos.

La agricultura, y el sistema de producción de alimentos en general, es una fuente importante de emisiones de gases de efecto invernadero. La intensificación futura de éstas para compensar la reducción de la producción (causada en parte por el cambio climático), aunado a la creciente demanda de productos animales, podría incrementar aún más estas emisiones (European Commission, s/f). Se estima que la demanda de productos pecuarios crecerá 70% entre 2005 y 2050. Ante este panorama, los agricultores y las comunidades agrícolas de todo el mundo enfrentan grandes desafíos (FAO, 2019).

Es probable que el cambio climático contribuya a la inseguridad alimentaria en el futuro, gracias al aumento en los precios de los alimentos y la reducción de la producción agrícola. A medida que los esfuerzos de mitigación del cambio climático aumentan los precios de la energía, los alimentos pueden volverse cada vez más caros e inaccesibles para las personas de escasos recursos. Asimismo, es posible que se genere un mayor estrés hídrico, debido a la cantidad de agua necesaria para la producción de alimentos. Otra consecuencia esperada es el aumento en la competencia por la tierra, toda vez que ciertas áreas se vuelven climáticamente inadecuadas para la producción (Sombroek W, 1995).

En lo que respecta al futuro de la agricultura en un clima cambiante, se pueden emprender una serie de medidas de ajuste relacionadas con las prácticas agrícolas, por ejemplo, plantar, cosechar y regar / fertilizar cultivos existentes, usar diferentes variedades, diversificar cultivos, implementar prácticas de gestión. Las acciones de mitigación tienen el potencial de reducir los impactos del cambio climático, mientras que la adaptación puede reducir el daño de estos. Juntos, ambos enfoques pueden contribuir al desarrollo de sociedades que sean más resistentes a la amenaza del cambio climático.

En el presente trabajo discutiremos la importancia de las medidas de adaptación (tanto a nivel agrícola como sectorial) en la agricultura a través de las soluciones tecnológicas hasta ajustes en la gestión o estructuras agrícolas y cambios políticos. Los modelos de negocios de digitalización se han incrementado enormemente gracias a la mejora tecnológica de los gestores y contenedores de datos. La mayor transformación conocida como la industria 4.0 introduce la integración responsiva entre la información y el mundo físico. Dentro de estos modelos, el internet de las cosas (IoT –“Internet of Things”) ha encontrado aplicaciones dentro del sector agrícola (Gondchawar & Kawitkar, 2016). Las tecnologías IoT son excelentes catalizadores debido a que hacen que el acopio y abastecimiento de la información sean más rápidas, baratas y con una mayor distribución. Así mismo potencian la interpretación de datos hacia la gestoría de decisiones informadas. En breve, la combinación de IoT sobre la agricultura centrada en un big data, ha potenciado la sostenibilidad en la producción de alimentos.

PANORAMA INTERNACIONAL

En 2015, la comunidad internacional estableció dos agendas de reestructuración para el futuro sostenible de nuestro planeta. Durante la Cumbre de las Naciones Unidas sobre Desarrollo Sostenible, los países adoptaron 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para avanzar conjuntamente en un camino resiliente y sostenible, con el objetivo de “no dejar a nadie atrás”. Adicionalmente, con la histórica adopción del Acuerdo de París en el marco de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC), los países se comprometieron a dar pasos importantes para reducir sus emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y fortalecer la resiliencia y la capacidad de adaptación al cambio climático (Zadek & Kharas, 2018).

Acorde con este escenario, es responsabilidad de los gobiernos asegurar la provisión y difusión de información relevante y actualizada sobre la eficiencia en el uso de recursos y la gestión de riesgos para ayudar a los agricultores y otros agentes a invertir y llevar a cabo medidas de adaptación y mitigación del cambio climático. Como parte de este esfuerzo, fortalecer el acceso al conocimiento y los mecanismos de gestión de riesgos es clave para aumentar la adopción de prácticas productivas y sostenibles. En este sentido, es imperativo agilizar las acciones de asesoramiento tecnológico y coordinar esfuerzos con el sector privado.

AUSTRALIA Y LA AGRICULTURA 4.0

Una referencia al uso de la IoT lo tenemos, con el programa “Agriculture 4.0” desarrollado por la agencia de promoción económica australiana. El clima seco de Australia ha impulsado la adaptación hacia el uso de tecnologías emergentes. Tanto la recopilación de datos con sensores como el flujo continuo de ellos hacia soluciones analíticas. Ejemplos de estas son (AgDNA, 2020) y DataFarming (Data Farming, 2020). El objetivo principal es crear sistemas de decisiones autónomos. Estos sistemas aprovechan la agricultura de precisión (Marios & Georgiou, 2018), en la cual, tomando el conocimiento de las variables ambientales y del estado del cultivo, se realizan acciones que pueden ir desde la liberación de riego automático, hasta la identificación de agentes patógenos al cultivo.

MÉXICO Y EL MAIZ PRIETO

Tomando en cuenta las ventajas que trae la aplicación de tecnologías como el IoT a la agricultura de precisión, una variante de su uso podría acentuarse más en hacia el problema de la fertilidad en la producción de maíz temporal. En principio, los cambios en las estaciones de lluvia y la no adaptabilidad de la práctica tradicional, han hecho que existas prácticas no sostenibles y dañinas para suelo. Algunas de las formas que han acentuado dicha problemática son el uso de semilla de rápido crecimiento, así como el uso de fertilizantes. Existen discrepancias hacia el uso de este tipo de semillas (Paul Jackson et al., 2012), y así mismo buenas prácticas de fertilización pueden generarse bajo una disciplina operacional. Dicha estrategia requiere un monitoreo constante de la tierra y una gestión sobre la calidad y cantidad de uso de fertilizantes. Es aquí donde la aplicación de recolección de datos puede abrir caminos hacia el control operativo orientada a la conservación de la fertilidad.

Más aún, la colección de estos datos puede ser dispuesta en una herramienta de análisis de datos. Esto puede atraer soluciones de corte comunitaria y abierta. A partir de este esquema, dos acciones medibles pueden ser realizadas. La primera es la generación de almacenes de datos para el desarrollo de proyectos científicos y de comercio justo (Kemekliene, 2006). Por otra parte, el uso de estos datos como herramientas visuales de gestión operativa indique a los grupos de agricultores tanto las mejores áreas, como el mejor tiempo para sembrar una semilla de una clase sugerida. Estos proyectos se adhieren a la ciencia abierta (Chubin, 1985), de tal manera que los costos se trasladan directamente a los gestores de los datos, permitiendo una participación equitativa y de bajo costo por ser un gasto distribuido.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

La adopción tecnológica tiene un costo que debería ser resuelto mediante la generación programas para el desarrollo y financiamiento. Parte clave de estos es asegurar la producción sostenible tomando en cuenta un enfoque de adopción cultura efectivo y escalable. La seguridad y trazabilidad de los datos del cultivo de alimentos abren nuevos modelos de negocios. Comenzando por el comercio justo, pasando por la distribución logística mejorada y llegando hasta la información directa al consumo, el uso de la clasificación de la información agrícola abre las puertas al uso de otras tecnologías como podrían ser los sistemas de preferencia y recomendación, la gestión de cadenas de bloques para el cálculo de variabilidad de precios, o el uso del aprendizaje automático para la predicción y preparación de eventos disruptivos en los ciclos naturales.

Para concluir, las tecnologías IoT son habilitadores clave para incrementar el nivel tecnológico de la industria agrícola en México. Si modelos de información completos pudieran ser construidos desde todas las zonas de cultivo, la harmonización hacia la aplicación de estrategias sostenibles económicas, sociales y ambientales podrían surgir como modelos exponenciales de solución a los problemas de alimentación.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

AgDNA. (2020). AgDNA. https://agdna.com/

Chubin, D. E. (1985). Open Science and Closed Science: Tradeoffs in a Democracy. Science, Technology & Human Values, 10(2), 73–80. https://doi.org/10.1177/016224398501000211

Data Farming. (2020). Data Farming. http://datafarming.com.au/

European Commission. (s/f). The CAP and climate change. European Commission.

FAO. (2019). Agriculture and climate change — Challenges and opportunities at the global and local level — Collaboration on Climate-Smart agriculture. Science, 257(5066), 52. https://doi.org/10.1126/science.257.5066.9

Gondchawar, N., & Kawitkar, R. S. (2016). IoT based smart agriculture. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, 5(6), 838–842. https://doi.org/10.17148/IJARCCE.2016.56188

Intergovernmental Panel on Climate Change. (2007). AR4 Climate Change 2007: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/03/ar4_wg2_full_report.pdf

Kemekliene, G. (2006). Fair trade for all: how trade can promote development. Transfer: European Review of Labour and Research, 12(3), 459–463. https://doi.org/10.1177/102425890601200314

Marios, S., & Georgiou, J. (2018). Precision agriculture: Challenges in sensors and electronics for real-time soil and plant monitoring. 2017 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference, BioCAS 2017 — Proceedings, 2018-January, 1–4. https://doi.org/10.1109/BIOCAS.2017.8325180

Paul Jackson, D., Kasten Dumroese, R., & Barnett, J. P. (2012). Nursery response of container Pinus palustris seedlings to nitrogen supply and subsequent effects on outplanting performance. Forest Ecology and Management, 265, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2011.10.018

Sombroek W, G. R. (1995). The climate change — agriculture conundrum. . Expert Consultation on global climate change and agricultural production: direct and\rindirect effects of changing hydrological, soil and plant physiological processes, FAO, 7–11, 300.

Zadek, S., & Kharas, H. (2018). 2030 Agenda for Sustainable Development: Aligning Financial System Architecture and Innovation with Sustainable Development. United Nations Environment Programme, 1–13.

A physicist that learned the hard way about business technology, wonders about complexity of the mathematical abstraction of urban processes and loves honey.

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