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Sociedad

Tercer Milenio

Agricultura de precisión

Agrolake: sacar fruto de la cosecha de datos

Capturar la información relevante para la gestión de explotaciones agrarias aplicando agricultura de precisión es el objetivo del proyecto Agrolake, que desarrolla Itainnova para la compañía Paintec. La empresa cincovillesa se dedica, desde 2017, al desarrollo e implementación de nuevas tecnologías en el sector agrícola, incluida la teledetección agrícola con drones.

Paintec
Teledetección agrícola con drones.
Paintec

Una explotación agrícola genera muchísimos datos que, "trabajados de forma correcta, permiten obtener grandes ahorros y aumentar la productividad y eficiencia", asegura José Manuel Ruiz, cofundador de la joven empresa cincovillesa Precisión Aérea Innovación y Nuevas Tecnologías (PAINTEC). Convencidos de ello, están creando una plataforma tecnológica de gestión agrícola "que proporcione soluciones innovadoras de digitalización agraria y monitorización de cultivos y maquinaria gracias a tecnologías como drones, satélites y sensores". Rellenando "de forma fácil e intuitiva un cuaderno de explotación digital, la aplicación hará recomendaciones de riego, abonado, estimación de producción y diferentes índices vegetativos, entre otros". Junto a Itainnova, Paintec está terminando de desarrollar la segunda versión de esta plataforma, con la intención de lanzarla a finales de febrero, en FIMA. 

Decisiones acertadas

Desde Itainnova, Francisco José Lacueva, del área de Big Data y Sistemas Cognitivos de Itainnova, explica que "la plataforma pretende apoyar las decisiones del agricultor utilizando tecnologías de procesado de imagen capturadas por drones". Agrolake es el nombre que se da al ‘data lake’ (el almacén de datos) que se desarrolla sobre la plataforma Moriarty de Itainnova "para contener los datos maestros que utilizará la plataforma de Paintec –definición catastral de las parcelas, datos de productos fitosanitarios, de especies y variedades de cultivos o imágenes de drones– y automatizar, en lo posible, los procesos de captura, transformación y análisis de los datos, en particular de las imágenes".

"Gracias a la integración de las diferentes APIS –señala Ruiz–, la plataforma almacenará datos agroclimáticos, información de los diferentes sensores puestos en campo, información histórica de imágenes satelitales y, a través del cuaderno de campo digital, tendremos datos de la gestión de cada explotación, pudiendo observar diferencias entre campañas y sacar conclusiones que permitan trabajar de forma más eficiente".

En la práctica, "los datos de sensores de campo (temperatura, humedad, riegos, etc.), los de maquinaria, la sensorización remota (imágenes de dron o de satélite), combinados –indica Lacueva–, permitirán tomar decisiones acertadas tanto de alto nivel –por ejemplo, si es necesario un tratamiento o un riego– como de bajo nivel –en el caso de tener maquinaria inteligente, determinar la dosis de fertilizante o la densidad de la siembra adecuados en un punto concreto de la parcela–".

Desde Paintec, le ponen cifras al proyecto. "Gracias al procesado de la información con algoritmos propios, se crean recomendaciones basadas en el uso de todas las tecnologías disponibles a través de reportes personalizados, fáciles e intuitivos, que permiten una toma de decisiones rápida y eficaz –asegura José Manuel Ruiz–, lo que genera un enorme valor añadido para nuestros clientes y conforma nuestra ventaja competitiva en el sector". Actualmente, "los suscriptores de la compañía han conseguido un ahorro promedio en costes de producción del 30% y un incremento promedio en su productividad del 5%".

En Itainnova se está utilizando el software Moriarty "como base para generar el ‘datalake’ y el servidor para desplegar la aplicación que utilizarán los clientes y el personal de Paintec". También se desarrolla aquí el código para capturar los datos.

Desde Paintec perciben que "el sector se encuentra en un momento de transición, en el que las nuevas tecnologías están llegando para quedarse". Lacueva recuerda que en foros para el impulso de la transformación digital en el sector agroalimentario como Datagri 2019 ya se pueden ver "aproximaciones asombrosas, tanto en los cultivos como en las granjas". "La gestión de riegos y suministro de nutrientes y tratamientos, las capacidades de sensorización de maquinaria y de control sobre esta son elevadas, aunque es necesario tomar conciencia de todo el potencial que se puede obtener".

Ruiz reconoce que "una transformación digital nunca ha sido fácil, más aún en un sector tan tradicional e importante como el agrario". En su opinión, "el apoyo de las instituciones es vital en esta transformación, asesorando y bonificando estas nuevas actuaciones". En los últimos años, añade, "hemos visto un crecimiento en el uso de estas tecnologías, lo que nos indica que el sector está predispuesto a cambios que le permitan obtener ayudas para producir de una forma más eficiente". Y espera que "el uso de estas tecnologías tenga un peso importante en la nueva reforma de la PAC".

Qué es un ‘data lake’

  • Un ‘data lake’ es un conjunto centralizado de repositorios de datos capaz de contener vastas cantidades de datos crudos (sin procesar) –tanto estructurados (bases de datos convencionales) como no estructurados–, descritos mediante metadatos (que identifican el conjunto de datos al que pertenece cada dato) y que hace disponibles los datos bajo demanda.
  • Un ‘data lake’ permite descubrir, analizar y generar informes de los datos que contiene.
  • Puede contener información de registros de servidores y aplicaciones, de sensores de datos (internet de las cosas), datos de bajo nivel procedentes de consumidores (por ejemplo, clics en una web), datos de redes sociales, colecciones de documentos (mails, manuales de usuario, informes, etc.), datos de geolocalización y geolocalizados, imágenes, vídeo, audio, fotos, etc.
  • Su capacidad de almacenamiento es escalable y puede ir creciendo de manera masiva (con plataformas como Hadoop o Apache Spark, entre otros).
  • La consulta y búsqueda de datos se realiza con tecnologías tradicionales de bases de datos (en datos estructurados) o utilizando vías alternativas como indexación (de texto, vídeo, audio) y bases de datos NO-SQL. De manera sencilla sus datos se hacen disponibles para usuarios sin conocimientos técnicos profundos.

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