Francisco Rovira: “La digitalización es la base de la agricultura sostenible del futuro”

Sensores inteligentes, softwares y robots se convierten en los mejores aliados para asegurar unos procesos de producción más rentables y eficientes, y para hacer la agricultura más atractiva a los jóvenes.

La revolución de la agricultura 4.0 es ya una realidad inexorable en el sector. En un contexto en que necesitamos aumentar la producción de alimentos, con métodos sostenibles y también rentables, la digitalización de los procesos agrícolas se convierte en la mejor respuesta para perfeccionar el proceso de principio a fin, haciéndolo más económico y eficiente.

Sin duda, uno de los mayores logros que ha traído la agricultura 4.0 es la disponibilidad de sensores que captan datos sobre el cultivo de manera continua, y que pueden ser procesados rápidamente por técnicas de inteligencia artificial. A partir de ahí, podemos extraer conclusiones sobre el clima, la fenología, las plagas o el agua disponible en el suelo que servirán, a su vez, para crear los modelos predictivos que ayudarán al agricultor a tomar decisiones.

Así lo afirma Francisco Rovira, director del Laboratorio de Robótica Agrícola de la Universidad Politécnica de Valencia. “La agricultura basada en datos, con la ayuda de robots que incorporan técnicas de inteligencia artificial, sentará, probablemente, las bases de la agricultura sostenible del futuro”, manifiesta.

La agricultura de precisión aplicada al uso de fertilizantes

La Agricultura 4.0 se basa en los principios de la agricultura de precisión, dedicada a medir las características del cultivo y del suelo, teniendo en cuenta factores como el clima, para aplicar el mejor tratamiento en el lugar y en el momento preciso. Para ello, hace seguimientos por satélite, analiza un gran volumen de datos y pone a trabajar a máquinas inteligentes como los robots.

Aunque este fenómeno empieza a formar parte del día a día en el campo, fue la llegada del GPS, apoyada por los avances de la mecanización del siglo XX, el que marcó un antes y un después en la agricultura de precisión. “Gracias a este sistema, accesible a todo el mundo, es posible tener localizada hasta la última planta, la aportación específica de abono y todos los elementos que están en el campo, en el punto exacto de la parcela”, detalla Francisco Rovira. Y remarca que, cuando hablamos de agricultura de precisión, “no hablamos de precisión en la medida, sino de precisión en la posición”. De hecho, el GPS que cuenta con mayores prestaciones de precisión (RTK)  es el empleado por algunas máquinas agrícolas como las sembradoras de precisión, con un margen de error de una pulgada, es decir, dos centímetros y medio, “un requerimiento más exigente que el de los coches y los aviones”.

“Con la agricultura de precisión pasamos de utilizar una dosis única por parcela a aplicar una específica en cada zona de la finca. Si tenemos un mapa preciso, un receptor GPS fiable y un sistema de aplicación variable, es decir, una máquina inteligente que puede cambiar la dosis en tiempo real, conseguiremos una fertilización eficiente y, en consecuencia, un ahorro económico y medioambiental”, explica Rovira.

De este modo, nos acercamos además a los requerimientos de la legislación europea, que aboga por la reducción de estos insumos.

Sin embargo, aunque la dosificación variable se aplica de manera frecuente en extensivos, “tenemos todavía el reto de trasladarla al cultivo en intensivo, en horticultura y fruticultura. Su aplicación en el arbolado va retrasada, porque es menos común en términos globales de producción, y exige una mayor complicación al presentar los árboles mayor dificultad de acceso y frecuente oclusión de frutos”. Las imágenes aéreas sólo captan una fracción de la vegetación y un bajo porcentaje de los frutos, necesitando normalmente detección próxima y vehículos terrestres.

Los retos de la inteligencia artificial

Nacida en Estados Unidos en los años 50, la inteligencia artificial (IA) se ha revelado de gran utilidad, siempre que cuente con la información necesaria para extraer conclusiones. Por eso, cuanta más datos obtenga y más preciosos sean, mejor hará su labor.

“La IA nos ayuda, por ejemplo, a monitorizar el estrés hídrico en un viñedo y evaluar en tiempo real la transpiración o  el vigor… pero también hay que tener en cuenta variables como la genética, por ejemplo, que son difíciles de encajar en una ecuación”, advierte Rovira. Por eso, los algoritmos de inteligencia artificial que se aplican con éxito en la vida cotidiana
no siempre son extrapolables al mundo agrícola.

“Estamos hablando de procesos biológicos muy complejos”, incide. “Si el algoritmo falla al recomendarte una película, no hay consecuencias reseñables. En cambio, si falla en una máquina agrícola puede ocasionar la destrucción de una cosecha… y por eso la robótica en este ámbito lleva retraso”, admite. “Ya hace décadas se hicieron demostraciones de  tractores que conducen solos por la parcela, pero en este campo no se puede correr ningún riesgo… es un terreno mucho más complejo”.

Para el experto, uno de los retos más urgentes de los próximos años será conseguir una gama más amplia de sensores agronómicos no invasivos capaces de medir sobre la marcha, y que estos sensores se acoplen a plataformas y robots autónomos.

En cuanto a la inversión necesaria, depende mucho de las técnicas implementadas, pero se han dado casos en extensivo en que se ha recuperado en cuatro años, únicamente evitando el solape en la aplicación de productos con la asistencia de un receptor GPS… además, el coste de la tecnología disminuye con el tiempo”, concluye.

El avance de la tecnología vs el avance del conocimiento

La sofisticación de la tecnología avanza a un ritmo tan vertiginoso que es difícil de interiorizar por los usuarios, si bien es cierto que “todo está cambiando con la llegada de nuevas generaciones, que ya han conocido el ordenador desde su nacimiento”, señala Rovira.

Por otro lado, “hoy día no hay ningún agricultor que no tenga a su alcance un teléfono con GPS y datos capaz de ejecutar aplicaciones gratuitas que permiten, por ejemplo, ver si un cultivo se ha desarrollado igual en todas partes, o programar mejor el riego, abriendo electroválvulas desde el mismo dispositivo… solo es necesario que alguien los guíe, un intermediario entre la ciencia y el campo”, expresa. En este sentido, afirma que la figura del técnico es “fundamental”.

Precisamente, TIMAC AGRO cuenta con la red de técnicos más sólida de España, cuya misión es asesorar a los agricultores para sacar el mejor rendimiento de sus explotaciones, apoyándose en una herramienta de inteligencia artificial, Farming UP!, que proporciona información privilegiada sobre los cultivos.

“La inteligencia artificial nos puede decir cómo evoluciona el mercado de los cítricos, pero la decisión estratégica final cuando uno se plantea plantar mandarinas siempre recaerá sobre el productor”, afirma Rovira. Por eso, “la digitalización nunca sustituirá a las personas; su misión es ayudar a la toma de decisiones y, en el caso de la robótica, desempeñar aquellas tareas repetitivas que nadie quiere hacer”, asegura.

La tecnología, la clave del relevo generacional

Según Rovira, nos enfrentamos a dos grandes retos en la agricultura: el envejecimiento de la población activa y la falta de mano de obra. En este escenario, los robots con funciones de IA son una solución factible al problema del relevo generacional porque, al modernizar la agricultura, la hacen más atractiva para los jóvenes”.

Además, el experto destaca que el uso de maquinaria inteligente en el cultivo es muchas veces sinónimo de calidad. “Para vinificación, por ejemplo, la diferencia entre recolectar de día y de noche puede ser de 20 grados de temperatura. Si no disponemos de recursos para garantizar la recogida manual en el momento oportuno, al llegar a la bodega habrá disminuido la calidad del fruto. Por el contrario, si utilizamos una cosechadora capaz de discriminar las propiedades de la uva y separarla en dos depósitos diferentes, podremos realizar la labor en condiciones óptimas y así potenciar su calidad ”, detalla.

Por lo tanto, la mecanización potenciada con la digitalización, en palabras del experto, tiene tres funciones: “Reducir la dureza del trabajo físico, aumentar la productividad sostenible e incrementar la calidad, tanto del producto como de las condiciones del productor”.