(SLT-FAUBA) Big Data se refiere al manejo de grandes bases de toda clase de datos que se encuentran almacenadas en espacios virtuales. Millones de ellos son generados y utilizados por la agricultura, de una manera creciente, sobre todo a partir del uso de sensores y de la llegada de tecnologías de precisión. No obstante, los expertos sostienen que aún queda un enorme potencial no explorado para mejorar la eficiencia en la utilización de esa información por parte de los productores.
Actualmente, diferentes grupos de investigación en universidades, institutos y empresas buscan expandir el uso de Big Data en el medio productivo mediante “conocimientos empaquetados”, capaces de ser fácilmente implementados, como sucedió en el pasado con los híbridos de maíz, por ejemplo. Algunas de esas iniciativas también se inscriben dentro del internet de las cosas, que implica el diseño de aplicaciones de celular que permiten tomar datos del campo y hacer recomendaciones en tiempo real, con una interfaz amigable.
Bongiovani destacó el conocimiento empaquetado como una manera de generar herramientas que simplifican las tareas de los productores
El desarrollo de estas herramientas, así como el debate en torno del derechos de propiedad de la información que cada establecimiento sube a internet, y su uso por parte del Gobierno, representan algunos de los principales desafíos a futuro. Así lo consideró Rodolfo Bongiovanni, investigador del INTA Manfredi, doctorado en la Universidad de Purdue, Estados Unidos, quién fue invitado a ofrecer una charla al respecto en un taller sobre la modelización en el sector agropecuario, organizado por la cátedra de Administración Rural de la Facultad de Agronomía de la UBA (FAUBA).
“Todos los procesos de levantar datos en el campo, para almacenarlos y analizarlos, hoy se producen de forma automática. Pero esa información no siempre se termina aprovechando para hacer más eficiente la producción. Los miles y miles de datos quedan almacenados en un espacio virtual y se pierden oportunidades”, afirmó Bongiovanni al sitio de divulgación científica de la FAUBA, Sobre la Tierra. En este sentido, afirmó: “Un ensayo tradicional lleva 15, 20 ó hasta 30 observaciones. En Big Data hablamos de 20.000 observaciones en sólo un ensayo. Esto significa una explosión comparativa de datos”.
Un nuevo sistema estadístico
Los sensores llegaron a la agricultura en la década de 1990 a través del acceso de la población civil al sistema de posicionamiento global (GPS), desarrollado con fines militares como satélites para el posicionamiento de misiles o aeronaves. Desde entonces comenzó a llegar al campo un conjunto de nuevas herramientas para la producción a partir del manejo por sitio específico y de la agricultura de precisión, que implicó el uso de sensores, computadoras y otros equipos como los monitores de rendimiento, que apuntaron a mejorar la eficiencia en el uso de los insumos, entre otros aspectos.
Los datos brindados por esos sensores comenzaron a crecer a tal velocidad que no pudieron ser analizados por la estadística tradicional y advirtieron sobre la necesidad de desarrollar un nuevo sistema de análisis estadístico espacial. “Tuve la chance de trabajar con uno de los fundadores en esta línea de investigación, el belga Luc Ansenlin (hoy investigador de la Universidad de Arizona, Estados Unidos) que además género softwares libres”, destacó Bongiovanni, al referirse a los primeros estudios que sirvieron para avanzar en un nuevo método estadístico apto para la agricultura, pero que en sus comienzos se valió de otras disciplinas, como la criminalística y también investigaciones sobre el mercado inmobiliario.
“Hace más de 10 años, algunas empresas de maquinaria agrícola tienen instalados sensores en sus cosechadoras que indican el cultivo que se está levantando, los rendimientos obtenidos y el grado de humedad, por ejemplo. También pueden analizar el funcionamiento de la máquina en el campo y, en caso de detectar una falla, solucionarlo en el momento”, sostuvo.
Conocimiento empaquetado
En contraposición a las tecnologías de información intensiva (sólo accesible para técnicos), el conocimiento empaquetado busca simplificar las tareas de los productores. Así lo planteó Bongiovanni: “Una vez que todos los datos puedan empaquetarse en forma sencilla y que no requieran tiempo de análisis o habilidades adicionales por parte del productor, los datos virtuales podrán aprovecharse y hasta comprarse como un insumo productivo más”.
“En Big Data hablamos de 20.000 observaciones en sólo un ensayo”
Para ejemplificar este concepto, el investigador se basó en el caso de la empresa Pioneer, que nació con el desarrollo de los híbridos de maíz y su expansión en el campo: desde comienzos del siglo XX, las empresas ofrecían esta tecnología de manera separada. Los productores podían comprar las dos líneas de los híbridos, para luego mezclarlas y recién al año siguiente obtener un material que pudiera sembrarse con un mayor potencial de rendimiento. Este proceso significaba una barrera para su difusión masiva en el campo. Por eso la expansión de la tecnología surgió al menos cuatro décadas después, cuando la empresa Pioneer vendió las semillas híbridas listas para usar y las popularizó.
Bongiovanni confía en el conocimiento empaquetado como una posibilidad de desarrollar tecnologías capaces de manejar grandes cantidades de datos de un modo accesible: “En el futuro, esta problemática incluso va a dejar de ser una cuestión de oferta tecnológica. Va a convertirse en una demanda de los productores para aumentar y eficientizar la producción. Internet de las cosas podría ser una respuesta, mediante el uso de sensores en la producción primaria, grandes bases de datos en la nube, internet y aplicaciones que permitan tomar decisiones en tiempo real desde la computadora o el celular van a responder a la demanda”, dijo.
¿Quién es el dueño de la información?
La propiedad y las formas de utilización de la información subida a plataformas virtuales genera polémica
“El uso de las grandes bases de datos tienen implicaciones de marketing muy impresionantes. Mediante el Big data, las empresas están buscando formas de llegar al consumidor, con más información para generar nuevas formas de vender sus productos”, dijo el investigador del INTA, y advirtió que una de las discusiones actuales es se refiere a quién es el propietario de las grandes bases de datos, no sólo por el uso de la información de los productores por parte de las empresas, sino también por el Estado: “existen potencialidades para que un gobierno use la información para resolver un problema que sectorial”.
La propiedad y las formas de utilización de la información subida a plataformas virtuales es una polémica que está lejos de cerrarse y representa una limitante para la expansión de estas tecnologías. Es un debate que excede a la agricultura y que se extiende al uso de internet en general, como sucede con los datos que se suben a las redes sociales: “Actualmente no está decidido quién es el propietario de esa información. Si un productor sube a internet datos de su cultivo, ¿es propiedad del productor, de una empresa de maquinaria, o prestadora de servicios o del Estado? Es una discusión que no se ha resuelto a nivel mundial”.
Si nos paramos en los inicios del 2000, en la era de los datos análogos, nos encontramos que el análisis y procesamiento de los mismos en la agricultura se plasmaba en un contexto de escasez y altos costos. Con el avance de la era digital, se ha dado un salto en los procedimientos para la generación, almacenamiento y análisis de datos.
El Agro Big Data es una herramienta que vive en el campo, corre con velocidad y habla con veracidad en el proceso de toma de decisiones y recopilación de datos. Lo que antes demoraba meses, ahora lo obtenemos en minutos.
No alcanza con tener una buena herramienta de Big Data, sino tener la cintura de como proyectar la información obtenida, balanceándose en la asertividad de la estrategia.
Un post Muy interesante, enhorabuena!!! El tema de big data y la agricultura tiene un gran futuro.