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Nuevas herramientas para una agricultura personalizada

Nuevas herramientas para una agricultura personalizada

La difusión de apps de interés agrícola se encuentra en estos momentos en auge. También los sistemas de telemetría son actualmente de gran relevancia enfocándose en dos ámbitos: la gestión de flotas y la programación eficiente de rutas. En este artículo se detallan las características de ambas tecnologías y algunas recomendaciones para un uso más eficiente.

Pilar Barreiro Elorza. Catedrática de Universidad. LPF_TAGRALIA. UPM-CEI_MONCLOA.

Las apps suponen una variedad de herramientas software bien basadas en móviles o tabletas, pero siempre a partir de programas y datos residentes en la nube (en internet). Este tipo de funcionalidad se denomina genéricamente en algunos entornos SaaS (el software visto como un servicio, según sus siglas en inglés).

Entre las apps, unas de las que más rápidamente se están difundiendo son las que permiten llevar el Cuaderno de Explotación (CDE) al día de manera digital, e imprimirlo en cualquier momento para su entrega o presentación en instancias oficiales a efectos de solicitar la subvención PAC. Un ejemplo interesante y fácil de usar es el que ofrece Cropti, una pequeña empresa nacida de un grupo de estudiantes universitarios, que ha sido galardonada con varios premios como empresa de base tecnológica (ICADE y UPM) y seleccionada por Telefónica para su acelerador de empresas (figura 1).

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Figura 1. App para realizar el cuaderno de campo de forma digital que permite el cálculo de la huella de carbono.

Aunque el CDE digital es la función primordial de estas aplicaciones, sus desarrolladores son conscientes del potencial como asesoría agronómica y así existen distintos roles: agricultor, asesor, administrador (entre otros), de manera que los agricultores autorizan a sus asesores para la revisión de tratamientos y labores.

También en el marco de los CDE digitales se implementan herramientas de previsión local del tiempo a partir de datos de Aemet, o bien se establece si es una zona de aplicación restringida de nitratos, llevando una contabilidad de las dosis aplicadas y avisando del alcance de los límites máximos de aplicación; a todo ello hay que añadir las Herramientas de Ayuda a la Decisión (HADs) orientadas al cálculo de la dosificación de riego e insumos basados en parámetros técnicos introducidos manualmente o mediante redes de sensores (lo veremos posteriormente).

Nuestro grupo de investigación, LPF_Tagralia, ha desarrollado junto con Cropti un pequeño módulo para determinar la huella de carbono a nivel parcelario (Arrue, 2016), y hemos podido comprobar que la información contenida en las aplicaciones que gestionan los CDE digitales es suficiente y congruente para el cálculo de índices ambientales (figura 1). Hemos podido comprobar también las grandes diferencias que se obtienen en función del manejo (no laboreo, vs. agricultura convencional), pero sobre todo en función de la fertilización, ya que los fertilizantes (sobre todo nitrogenados) son los insumos que más significativamente contribuyen a la huella de carbono.

Otro ámbito de apps es el que se relaciona con las estaciones de alerta o aviso. Cada vez más las comunidades autónomas proveen de forma digital de información relativa a la evolución del riesgo de ataques y enfermedades, y necesidades de riego; sólo la búsqueda “estación de alerta de mildiu” en Google aporta cientos de enlaces de interés en España.

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Figura 2. Redes de sensores inalámbricos para un control a nivel subparcelario.

Ahora bien, existen además algunas empresas de base tecnológica que se han especializado en depurar estas alertas ofreciendo una información a nivel sub-parcelario que es determinante para la reducción de insumos (tratamientos) puesto que el micro-clima es fundamental (orografía, orientación, brumas, temperaturas y humedades relativas locales). Esto requiere la implantación de redes de sensores inalámbricas (figura 2) que han de estar combinadas con modelos matemáticos de desarrollo del hongo o la patología concreta, en lo que genéricamente se denomina sensor inteligente o smart.

Tamic es una empresa catalana interesante que ha implementado sus modelos de mildiu basados en artículos científicos bien contrastados que emplean el ciclo biológico del hongo (hifas) y estructuras de dispersión (oosporas, esporangios y zoosporas); Bynse y Galtel son otras empresas de interés con un origen más tecnológico que agronómico, y que avanzan en el ámbito de los datos masivos.

Telemetría de la maquinaria

Otro ámbito en emergencia y de gran relevancia son las aplicaciones de telemetría de maquinaria que se enfocan en dos ámbitos: a) la gestión de flotas y la programación eficiente de rutas (en las empresas centradas en los sistemas de georreferenciación como Topcon, Trimble, Agleader, y sus esforzados distribuidores en España como AAMS Ibérica), o b) en el registro de los parámetros de funcionamiento de tractores y cosechadoras como en el caso de JDlink, VarioPro e i-Green.

Empecemos por el segundo enfoque. En él, el término telemetría refiere al popularizado con la Fórmula 1, y hace referencia a la determinación de los parámetros de funcionamiento de las máquinas a distancia empleando sistemas de transmisión inalámbricos. En Fórmula 1 estamos habituados a ver equipos de ingenieros pendientes de las pantallas para identificar patrones instantáneos de buen funcionamiento, o bien de fallo.

La densidad y cadencia de datos que hace falta para identificar un fallo, o bien para caracterizar una actividad son muy distintos. En el primero se emplean señales digitalizadas con una frecuencia de decenas de hercios (decenas de veces por segundo), mientras que en el segundo caso nuestra base temporal es la hora de trabajo o incluso el día de labor.

Las herramientas que se emplean para diagnóstico son propias de las concesiones y sólo los técnicos pueden acceder a ellos (aunque puedan delegar su análisis en terceras personas como en nuestros ensayos trimestrales de máquinas). En cambio las herramientas de caracterización de tareas como JDlink están disponibles para el agricultor y para cualquier persona autorizada por éste (de nuevo el concepto de asesor). Surge así el papel de asesor analista de datos, una profesión que en muchos otros ámbitos estamos viendo proliferar.

En este año 2016, hemos tenido la oportunidad de llevar a cabo un proyecto piloto con John Deere para evaluar la potencialidad de esta herramienta para establecer recomendaciones a distancia en términos de reducción de consumo, y de mejora de uso en un tractor de elevada ocupación; aspecto que ya valoramos con tractores de demostración en 2011.

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Figura 3. Tecnología de transferencia de datos a través de un Isobus inalámbrico.

Una de las conclusiones más importantes (que está pendiente de validación cuantitativa) es la necesidad de mejorar la información que el agricultor dispone para efectuar un correcto lastrado, así como para emplear de manera adecuada las estrategias de conducción y gestión automática de la tracción, de las transmisiones y del bloqueo del diferencial pues los niveles de resbalamiento registrado son en la mayoría de los casos inaceptables (¡y no por falta de potencia!) y hay aún margen para reducir el consumo; los resultados una vez cotejados se publicarán con más detalle.

Aunque JDlink es el referente comercial en telemetría de maquinaria, el proyecto iGreen en el que participaron veintisiete centros y empresas en Alemania demostró hace dos años la perfecta interoperabilidad con otros fabricantes como CNH y Claas que participaron en el desarrollo del concepto: la mayoría de los tractores se comunican entre sí vía wifi, mientras que los que disponen de GPRS (JD) transmiten al servidor central.

Además, en este año 2016 se han publicado los primeros resultados del Isobus inalámbrico (figura 3), basado en tecnología cliente-servidor, verificado en su uso por un tractor Valtra T263ev y una sembradora Junkkari Maestro 4000. En este concepto los datos pueden fluir no sólo del apero al tractor, y de ahí a la nube, sino directamente del apero o máquina a la nube, ampliando enormemente el espectro de información disponible. La estructura del Isobus inalámbrico es propia de los sistemas cliente-servidor a los que estamos habituados en aplicaciones alámbricas de comercio electrónico y que son transparentes al usuario (con enchufarlo y que funcione me vale).

Por otra parte, los sistemas de gestión de flotas basados en el posicionamiento tienen dos enfoques: la sincronización o la sintonización de tareas. Lo primero supone coordinar máquinas en el tiempo y es fundamental en los ciclos de máquinas que trabajan en paralelo (cosechadoras/tractores-remolques) o bien en las secuenciales (segadora/empacadora).

Existen muchos trabajos de investigación en este ámbito, pero destacan los trabajos de Bochtis que es un referente en el diseño de patrones de trabajo en campo, y de nuevo el proyecto iGreen que propuso con éxito un portal de optimización en tiempo real de la localización de flotas de vehículos. El éxito de estas aplicaciones radica en dos aspectos: la comunicación estandarizada e inalámbrica entre máquinas proveyendo de manera precisa la posición, y los algoritmos numéricos de optimización que provienen del ámbito de la logística industrial (el problema del viajante y sus modalidades).

La sintonización de tareas en cambio se basa en la obtención de un patrón de paso sobre el suelo repetible y preciso (requiere señal RTK) por parte de las máquinas. Es lo que se ha dado en llamar sistemas de tráfico controlado (CTF, según sus siglas en inglés) y está demostrando la viabilidad de reducir significativamente la compactación del suelo, mejorando productividad (en torno a un 15%) y calidad del cereal (15% mejora en proteína), aunque no todas las rotaciones muestran los mismos beneficios. Sólo este aspecto daría para un artículo en sí mismo.

 

El concepto de interoperabilidad y los ecosistemas digitales

Lo primero que salta a la vista en este artículo es que son muchas las tecnologías (embarcadas, WSN, remotas); y que las máquinas ya se comunican entre sí de manera eficiente y estandarizada (M2M). Es más, este incremento de interoperabilidad entre aplicaciones, CDE, telemetría, HADs, estaciones de aviso favorece la configuración de asesores agrarios que por otra parte ya son imprescindibles por normativa para la prescripción de tratamientos fitosanitarios.

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Figura 4. Concepto de ecosistema digital.

La comunicación M2M no sólo no eliminará el factor humano sino que favorecerá que agentes separados en el espacio y trabajando de manera asíncrona (con horarios distintos) puedan intercambiar información y generar soluciones adaptadas a cada contexto, o al menos ésta es la filosofía. Ojo, para la elección de cualquier aplicación debe consultarse qué organismo avala los modelos de predicción y los algoritmos de cálculo, porque los datos no son conocimiento directo.

Finalmente cabe destacar que el concepto de ecosistema digital que se ha definido en ámbitos científicos en 2016 (figura 4), presenta un estándar equivalente en importancia al Isobus de principio del siglo XXI, pues facilitará la creación de aplicaciones agrícolas basadas en módulos software interoperables con el objetivo (por parte de la UE) de evitar que toda la información de la producción agrícola caiga en las mismas manos (un intento desesperado de atenuar los monopolios).

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