Cómo orientar al productor hacia decisiones estratégicas
Tres premisas definen el campo de la tecnología: Big data, Internet de las cosas e Inteligencia artificial. Para profundizar en el tema, habló Matias Corradi, de Monsanto.
Bajo el lema "Sustentología", abrió sus puertas el día de ayer, el XXVI Congreso de Aapresid, llevado a cabo en la ciudad de Córdoba. La premisa del Congreso la marca la fusión entre la ciencia, tecnología y sustentabilidad. De allí, el elemento innovador de la feria: el primer Congreso Nacional de Agtechs.A nivel local se han puesto en marcha diferentes iniciativas para que los agricultores, medianos y pequeños, puedan acceder al uso de tecnología avanzada. Para explicar los avances y las perspectivas en el campo de la agricultura digital, disertó en el acto de apertura, el ingeniero agrónomo de Monsanto, Matias Corradi.
Dentro de los desafíos que plantea la agricultura del futuro, el uso de Big Data, Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial, recobran significancia. Ahora bien, ¿cuál es el objetivo de estas tecnologías? Orientar al productor hacia decisiones estratégicas, mediante la captura y el diagnóstico de "datos".
"Hace algunos años empezamos a hablar de Big Data, es decir, gran cantidad de datos", comentó Corradi. En este sentido, el especialista explicó que el procesamiento de información vía sensores, funciona mediante máquinas (pulverizadoras, cosechadoras, entre otras) conectadas a internet.
"El uso de la tecnología en la nube, acumula una cantidad infinita de información. Esa biblioteca de datos, le permite al productor desarrollar sistemas de predicción de la productividad y evolución de plagas, tener un control de los lotes y maximizar la rentabilidad", añadió el ingeniero.
El objetivo del internet de las cosas, es que las máquinas estén conectadas a internet en tiempo real: "Para corregir a tiempo vía sensores, la máquina acumula información mediante un trabajo de monitoreo. Esa información luego se traslada a una plataforma (software). La acumulación de información hace a las máquinas más inteligentes, por lo tanto, la capacidad de error disminuye", precisó Corradi.
Según el experto, el uso de datos contextualiza la información: registro de áreas, fertilidad de suelos, análisis de rendimiento, riesgo climático, entre otros. "Mediante la captura, el diagnóstico y la recomendación, se busca generar herramientas, algunas utilizadas en el presente, para optimizar los recursos en el agro", finalizó.