El desarrollo de nuevas tecnologías con la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data está cambiando de forma fulminante los flujos de trabajo y la toma de decisiones en multitud de sectores, entre ellos el del control de plagas. La empresa iGEO ERP nos hace llegar un ejemplo de nueva tecnología informática que permite predecir la aparición de plagas en cultivos y facilita la optimización de las acciones de los agricultores para conseguir una mayor productividad.
Cada temporada los agricultores tiene que tomar más de 50 decisiones relacionadas con la cosecha y todos los elementos que la rodean. Cada decisión tiene un peso importante porque cada una de esas decisiones tiene una consecuencia económica directa. Es por ello que el uso de la Inteligencia Artificial y el Big Data va a ser fundamental para tomar decisiones con un alto porcentaje de eficacia en este sector.
Gracias al uso de esta tecnología, el sistema de predicciones de plagas va a generar que aumente de forma significativa la productividad de los agricultores, al conocer la cantidad de riesgos que se pueden producir en un periodo de tiempo determinado. Al mismo tiempo, reducirá la incertidumbre de las acciones de los agricultores y ayudará a una mejor toma de decisiones.
Dos profesionales españoles, Pedro Carrillo y Ricardo Arjona crearon el sistema de predicción “ec2ce”, que analiza el estado del cultivo, el clima y las diferentes variables que son esenciales para la agricultura, y facilita una serie de resultados, que ayudan a tomar la decisión más adecuada a los agricultores.
Además, los estudios realizados con el sistema son capaces de analizar tanto el presente como el futuro y predecir la aparición de alguna plaga, con al menos 4 semanas de margen.
El impacto que tiene en el medio ambiente es también esencial, por ejemplo, para que se tenga en cuenta qué cantidad de producto fitosanitario se debe utilizar, y no dañar con su aplicación al medio ambiente.
Para que este sistema tenga una gran efectividad, se dota de una base de datos que contiene diferentes variables, como, por ejemplo, el tipo de cultivo, el clima, condiciones del entorno, etc. y con estas variables se puede anticipar, mediante modelos predictivos el momento en el que la plaga va a actuar o reproducirse a una mayor velocidad.
Pedro y Ricardo han explicado que gracias al machine learning y el algoritmo utilizado se siguen una serie de reglas y de patrones, que gracias al histórico de lo ocurrido anteriormente, que queda registrado en la base de datos, permiten predecir, según las condiciones que haya, los comportamientos de las plagas.
Todo este sistema puede aplicarse a cualquier tipo de cultivo y además será una parte fundamental en la agricultura dentro de pocos años, ya que el cambio climático está acelerando los procesos de cambio sin control alguno y provocando que los agricultores, en ocasiones, tengan que tomar decisiones sin conocer el futuro ni poder predecir las situaciones climatológicas futuras.
