Morpho-AGviewer: Inteligencia artificial para optimizar el manejo del agua en una agricultura eficiente

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Morpho-AGviewer: Inteligencia artificial para optimizar el manejo del agua en una agricultura eficiente

Por Morpho


Ante el reto de tomar decisiones para mejorar la producción agrícola, especialmente por la escasez de agua, AG Analytics ha desarrollado la plataforma de inteligencia artificial y big data AGviewer; y junto a Morpho Latinoamérica que lleva más de 15 años trabajando en implementar tecnología agrícola con más de 300 clientes y 100.000 ha monitoreadas, ayudan a hacer más eficiente el uso del agua e incrementar la producción.

El director general de la empresa AG Analytics, Rodrigo Ferreyra, explica cómo la herramienta pone en práctica la gran cantidad de información disponible para los productores hoy en día de una manera sencilla.

¿Cómo funciona este sistema?

AGviewer analiza la información y aprovecha los grandes datos disponibles para las empresas agrícolas. Por ejemplo, integra estaciones meteorológicas, imágenes satelitales, sensores de suelo y plantas y elementos de control de riego. A través de algoritmos (fórmulas), procesa todos estos datos sin intervención humana directa para proporcionar métricas, prescripciones y recomendaciones sobre cómo optimizar las operaciones, la producción y el uso del agua.



¿Qué clase de recomendaciones entrega, por ejemplo?

Recomendaciones sobre láminas de riego, frecuencia, cantidad de agua. También haga un balance de agua, establezca un presupuesto de agua anual, haga un autocálculo a medida que pasan las estaciones y compárelo con el riego en curso. Estas herramientas ayudan a aumentar los rendimientos, mejorar otras cualidades y reducir los recursos hídricos. Por supuesto, teniendo en cuenta las características del suelo, lo mejor es distribuir el agua de forma óptima en base a la información de los sensores en el campo para obtener el máximo potencial del cultivo.

¿Sirve solo para las empresas que ya tienen instalados instrumentos complejos?

No, de hecho, podemos generar estaciones meteorológicas virtuales a partir de la ubicación geográfica del predio. Hay motores que permiten hacerlo sobre la base de la ubicación  y  la geografía del lugar. Así es posible alimentar nuestros modelos de demanda hídrica de  cultivos y generar una proyección de los requerimientos. Por supuesto, si hay más información disponible, a través de sensores en campo por ejemplo, podemos generar conclusiones más ricas sobre  el manejo del agua. Y si se dispone de telemetría en los equipos de riego es factible contrastarlas con lo efectivamente aplicado. Entonces, resulta posible partir desde nada, hasta integrar todo lo disponible en el campo.

Aumento de la eficiencia del uso del agua llega hasta un 50%

¿Cómo funciona la dupla AGviewer / Morpho junto a la inteligencia artificial y la internet de las cosas?

La internet de las cosas se relaciona con la capacidad de recoger información en tiempo real desde dispositivos en campo que tiene Morpho como: las estaciones meteorológicas, sensores, caudalímetros, pluviómetros, entre otros equipos más. La inteligencia artificial se refiere al empleo de algoritmos y herramientas estadísticas capaces de descifrar ciertos patrones en los datos pasados para proyectar escenarios futuros en la página web de AGviewer.

¿Me podrías dar un ejemplo?

Por ejemplo, AGviewer es capaz de entender los datos de sensores de humedad de suelo Morpho sin asistencia de ningún experto, basándose solamente en el historial de este, y determinar la retención de agua del suelo, su capacidad de campo y las zonas de manejo críticas. Desde ahí podemos hacer recomendaciones de laminas y frecuencias de riego para la etapa fenológica que están teniendo.

¿Los productores tienen que proporcionar información adicional sobre el tipo de suelo y los cultivos?

Cuando los sensores de humedad Morpho están presentes, AGviewer utiliza su información para diagnosticar de forma autónoma las propiedades del suelo. En ausencia de dicho equipo, se requieren algunos datos, como el grado de textura, para dar recomendaciones de riego. En cuanto al cultivo, entre otras cosas, necesitamos entender qué especie y variedad es, un marco de plantación que pueda medir la cobertura, la edad de producción y el potencial de rendimiento objetivo.

¿Esta solución se utiliza solamente en frutales?

No, se aplica a cualquier cultivo: extensivo, hortícola, frutícola, pradera… Y no solamente en climas mediterráneos o húmedos, sino también tropicales y subtropicales.

¿Qué nivel de eficiencia en el uso de agua se puede lograr?

Hemos observado un ahorro de un 10 a un 50% en el consumo. O, en otra forma de verlo, se logra una mejora de resultados. Porque la manera en que distribuyes el agua es vital, entonces aportando un mismo volumen puedes aumentar el rendimiento.

¿En cuáles aspectos se logran las mayores eficiencias?

Uno, en percolación profunda, o sea el agua que se va fuera del perfil del suelo, en muchos casos por no dimensionar adecuadamente su capacidad de retención. Otras pérdidas ocurren por la aplicación de volúmenes excesivos para los requerimientos de ciertos periodos, por lo común a inicios o fines de temporada. También hay gente que busca “asegurar” la satisfacción de la demanda aplicando de más, lo cual genera un desperdicio e incluso perjudica al cultivo.

¿AGviewer y Morpho están solamente en países o regiones que sufren de sequía?

No, cuando sobra el recurso hídrico, probablemente el tema no sea el ahorro hídrico, pero también está el tema energético. Se trata de un aspecto de relevancia creciente, y en algunos países los costos son muy altos. La cantidad de agua que estás desplazando resulta muy importante. Además, está la eficiencia productiva, que tiene tanta relevancia como las variables anteriores: buscamos producir más y mejor para mantenernos competitivos.

¿Siempre estamos refiriéndonos a riego tecnificado, como goteros o aspersores?

Aunque trabajamos mucho con riego localizado, porque obviamente sin tecnificación del sistema cuesta más tener un input de datos de la cantidad de agua aplicada, sí se pude llegar a cuantificar los requerimientos hídricos y las mejores estrategias de manejo del riego.

Con estas recomendaciones, ¿es necesario cambiar el diseño de riego?

Podría darse que no estén las condiciones para llegar a puerto, pero eso es inusual. En Chile no vemos ninguna dificultad en poner en práctica las recomendaciones. Los dispositivos están diseñados de acuerdo con ciertos criterios y normalmente no se detecta ninguna limitación desde ese ángulo. Quizás podría haber un problema hidráulico serio, no relacionado con el diseño, sino con una modificación en el campo que hizo que el sistema funcionara mejor de lo esperado. Pero incluso en lugares extremadamente inestables, casi siempre existen condiciones mínimas que pueden afectar en cierta medida la producción y el uso del agua.

Los usuarios tienen la posibilidad de interactuar para adecuarlo a sus condiciones

¿Cómo se utiliza el sistema en el día a día?

Existe una interacción continua con el usuario, es una plataforma web, es una app. Las personas reciben reportes, le llegan resúmenes o alertas al correo, recomendaciones al WhatsApp… El gerente contará con un resumen corporativo o un informe del grado de cumplimiento de reposición de requerimientos hídricos y el estado hídrico de sus cultivos, mientras el operario tendrá un aviso de helada para echar a andar los equipos de prevención o la indicación de que un cuartel está con déficit hídrico, por ejemplo.

¿La plataforma permite un cierto margen de maniobra?

Sí. Hay ciertos parámetros que nos ayudan a adaptarnos mejor a la realidad local. Un ajuste del vigor de la plantación, por dar un caso, o un cambio en los techos productivos. Imagina que hubo una helada y el huerto quedó con la mitad de la carga… Es la interacción que incorpora la experiencia predial, imposible de hacer de otra manera.



Un servicio accesible y proporcional a la información requerida

¿Es muy difícil capacitarse para manejar la plataforma?

Absolutamente no. Su diseño recoge nuestra experiencia en el sector agrícola de más de 30 años en el equipo de trabajo, sabemos que el productor requiere de herramientas fáciles de usar, ágiles, que se autoparametricen, que adapten por sí solos los paneles de información de acuerdo al perfil del usuario. Basta que la persona cree su cuenta con algunos datos, pero no hay ningún tipo de configuración, el sistema es capaz de seleccionar las reporterías y notificaciones sin mayores intervenciones.

¿Exige equipos muy sofisticados?

Sirve cualquier dispositivo, móvil o computador, con acceso a internet. Basta un celular. En cuanto a la conectividad, mientras el big data fluya en algún grado, vamos a poder ejecutar nuestra consultoría virtual.

¿Cómo ves el futuro en esta área?

Las herramientas de inteligencia artificial son muy prometedoras, van a provocar una verdadera revolución, porque están transformando en buenas decisiones los datos que sin ella sirven muy poco. Puedes tener muy lindos gráficos y tablas muy completas en tiempo real, lo cual es fantástico, pero la clave está en que sirvan para acciones concretas que lleven al éxito.


Para mayor información contactarse con Rodrigo Ferreyra, CEO de AG Analytics al email  contacto1@morph2ola.com o al teléfono  +56 9 9557 5354. Visita nuestra página web https://morphola.com/

 

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