La revolución digital agro: ¿qué es la agricultura 4.0 y cómo aplicarla?

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“La transformación digital va a tener un peso muy relevante”, contaba Felipe Medina, doctor en economía agroalimentaria y secretario general técnico de ASEDAS, en Cocampo. Rosa Gallardo, directora de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos de la Universidad de Córdoba, explicaba para Cocampo que el sector estaba cada vez más “concienciado de la necesidad y los beneficios que trae la digitalización”. Pero, ¿qué es la digitalización agro? ¿Cómo se aplica?

¿Qué es la agricultura 4.0?

La agricultura 4.0 es aquella que está configurada a modo de red permanente de intercambio de información, en el que todos los procesos en el campo y los actores agrarios (agricultores, ganaderos…) están en continuo contacto a través de las redes. Es así como lo explica Constantino Valero, investigador titular de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, Alimentaria y de Biosistemas de la Universidad Politécnica de Madrid en una publicación titulada ‘La evolución de la agricultura de precisión’.

Y en ello está el campo español. Los próximos años serán clave para la digitalización del sector, ya que es uno de los puntos del Plan Estratégico de la PAC, que España ha enviado recientemente a Bruselas y que explicamos en Cocampo.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) ya está presente en el campo mediante la robótica agrícola, el seguimiento del suelo y los cultivos y el análisis predictivo. La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) explica que, en los sectores agrícolas, la IA puede contribuir a la transformación de los sistemas alimentarios y a abordar la inseguridad alimentaria y nutricional de diversas maneras, principalmente optimizando procesos, pero también realizando algunas actividades humanas: plantando y cosechando, aumentando de ese modo la productividad, mejorando las condiciones de trabajo al reducir tiempo y esfuerzo y usando los recursos naturales más eficientemente.

Otros ejemplos de uso de la IA son los equipos de aplicación de productos fitosanitarios inteligentes para la detección y discriminación de la mala hierba o la estimación temprana de la producción y del tamaño de la fruta utilizando drones.

Monitorización de cultivos

El uso de satélites y algoritmos predictivos están revolucionando la gestión del campo. El Instituto Tecnológico Agrario de Castilla y León ha desarrollado Sativum, un programa informático que se sirve de las imágenes por satélite, de información de las estaciones meteorológicas de la AEMET y de la base de datos de suelos de Castilla y León.

Sativum, con estos datos y mediante un sistema predictivo, permite monitorizar en tiempo real los cultivos y manda avisos a los agricultores ante, por ejemplo, situaciones meteorológicas.

Tractores inteligentes

“La automatización no trata de reemplazar al operador. Trata con la tecnología de ayudar al operador, para que este sea el mejor operador posible”, así comienza presentando John Deere su tractor eléctrico autónomo. Un tractor que cuenta con un sistema guiado por satélite que dirige el vehículo automáticamente y que, además, contribuye al medio ambiente: al ser eléctrico, es cero emisiones.

En 2020, Monarch mostró su primer tractor inteligente que no necesitaba conductor. Su nombre es ‘MK-V’, un vehículo autónomo, eléctrico y con inteligencia artificial incorporada. Este tractor realiza tareas preprogramadas sin necesidad de conductor e incorpora cámaras 360º para poder funcionar tanto de día como de noche. Eso sí, un tractorista lo puede controlar desde su panel de control en remoto. Además, este tractor recopila información de los cultivos que se procesan en tiempo real y que sirven para poder realizar ajustes o estimaciones de rendimiento.

Láser contra las malas hierbas

Un proyecto coordinado por investigadores españoles es el de la aplicación de láser para eliminar malas hierbas de los cultivos sin tener que usar pesticidas. Lo ha desarrollado un equipo europeo coordinado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)

Este proyecto, denominado ‘Welaser’, ha servido para crear un robot autónomo que cuenta con un sistema de visión que emplea IA para distinguir entre malas hierbas y cultivos. Una vez detectadas las malas hierbas, identifica qué las hace crecer y aplica un láser de alta potencia para poder matarlas de raíz

Estrategia de digitalización

Con la llegada de la nueva PAC en 2023, en la que el Gobierno de España apuesta por la digitalización del sector agro, se pondrá en marcha un proceso decisivo para la transformación digital del mundo rural

Pero ya antes de eso existían otras iniciativas que venían trabajando en esta línea. El Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación presentó el año pasado el II Plan de Acción 2021-2023 de la Estrategia de Digitalización del Sector Agroalimentario y del Medio Rural. Sus objetivos se centran en reducir la brecha digital, impulsar el uso de datos y el desarrollo empresarial y de nuevos modelos de negocio. Además, la estrategia ‘España Digital 2025’ del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital también tiene en cuenta a las zonas rurales en uno de sus puntos, que se centra en eliminar la brecha digital entre zonas rurales y urbanas.

Una transformación digital que hará más atractivo el mundo rural para las nuevas generaciones en un momento en el que el relevo generacional es uno de los grandes retos del mundo rural.

Fuentes

  • II Plan de Acción 2021-2023. Estrategia de Digitalización del Sector Agroalimentario y del Medio Rural. Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación (MAPA).
  • España Digital 2025. Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital.
  • Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO).
  • Valor de la inteligencia artificial en la agricultura. Cátedra en agricultura digital y sostenibilidad. Universidad de Sevilla.
  • Sativum. Instituto Tecnológico Agrario. Junta de Castilla y León.
  • Tractor Monarch ‘MK-V’.
  • Ministerio de Ciencia e Innovación. CSIC.

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