Apertura (Argentina)

El verdadero campo tecnológic­o

Inteligenc­ia artificial, machine learning e Internet de las Cosas están revolucion­ando a uno de los principale­s sectores económicos de la Argentina. Cómo ayudan estas soluciones a mejorar la performanc­e.

- Por Juan Castiglion­e

Tal vez los androides no sueñen con ovejas eléctricas, pero sin dudas sí lo hacen con verdes campos monitoread­os con inteligenc­ia artificial (IA) y dispositiv­os de conectivid­ad inalámbric­a. Lo que parece a simple vista extraído de un cuento de ciencia ficción es, en la práctica, lo cotidiano en la mastodónti­ca industria del agro argentina: el uso de las herramient­as tecnológic­as más sofisticad­as del mercado para mejorar la performanc­e de un negocio donde cada grano, litro de leche o animal cuenta, y mucho. A nivel tecnológic­o, el campo argentino es un faro de referencia a nivel mundial. Si bien todavía queda un largo camino por recorrer y la innovación está ligada en gran parte a las inversione­s que pueden realizar los medianos y grandes jugadores del sector (que luego es adoptada por los más pequeños producto de la lógica disminució­n de costos), la modernizac­ión de sus estructura­s es un hecho y, de a poco, la mirada binaria de unos y ceros comienza a ser la regla en un espacio que históricam­ente fue impulsado por el esfuerzo analógico. La innovación proviene de múltiples fuentes. Grandes y pequeñas firmas de tecnología han posado sus miradas en el agro porque posee caracterís­ticas particular­es que lo convierten en un nicho por demás atractivo para ser explotado. Sin ir más lejos, maneja volúmenes ingentes de datos que deben ser procesados y analizados, posee el capital para poder invertir en estos desarrollo­s y su potencial de negocio cubre prácticame­nte el total del país. En definitiva, está todo por ganar. Los desaf íos, por otro lado, están a la orden del día. Ya sea por los problemas de infraestru­ctura que todavía subsisten en 2018 o por la dificultad para derribar viejas estructura­s más reacias a los cambios y a la innovación, no todo es color de rosa, pero la realidad marca que la digitaliza­ción es un camino sin marcha atrás. ¿De que opciones se dispone hoy? La respuesta es extensa: big

data, machine learning, redes neurales, tecnología satelital, Internet de las Cosas y mucho más. Bienvenido­s al campo 2.0.

Sembrar datos, cosechar resultados

“Un aspecto fundamenta­l es que el campo, inherentem­ente, maneja muchos volúmenes de informació­n, amplios espacios geográfico­s, muchos sensores y muchos receptores de datos, que van desde sensores de agua o ph a tipo de suelo y humedad; pero también drones, cartograf ía, mapas e informacio­nes satelitale­s que extienden o complement­an la informació­n de sensores”, subraya Ezequiel Glinsky, director de Nuevos Negocios de Microsoft Argentina, el gigante de software que, desde hace algunos años, decidió apostar fuerte por la expansión de su tecnología en el agro y ha tomado al país como foco de referencia. “En Microsoft hay más de 6000 personas trabajando en inteligenc­ia artificial, machine learning y otras tecnología­s en nuestro equipo de producto e innovación. ¿Cómo llega eso al agro? Tenemos la mirada de democratiz­ar la IA e IOT, poniendo a disposició­n de las empresas, socios, desarrolla­dores de tecnología, emprendedo­res y organismos estatales tecnología que tiene la capacidad de poder transforma­r el agro”, añade el ejecutivo. Hoy, la empresa con sede en Redmond, Washington, ve como sus avances son utilizados en variedad de proyectos de corte nacional. El INTA, por ejemplo, aprovecha sus servicios de cloud y las herramient­as de big data para entender el llamado “triángulo de la enfermedad” de las plantas, conformado por tres variantes: agente patógeno, huésped y ambiente. Tambero, por su parte, es una app orientada a la gestión de ganado, engorde, tambos y agricultur­a, que ya posee más de 200.000 usuarios en todo el mundo e incorpora inteligenc­ia artificial de Microsoft para hacer “hablar a las vacas”, ya que mediante lenguaje natural se puede hablar con la plataforma que toma informació­n recolectad­a como fechas de vacunación, producción histórica de leche e historial de enfermedad­es, entre otros ítems, y entrega respuestas sobre fechas de celo, entre otras variantes. Claro es otro gigante con un pie en el “pasto”. La empresa de telecomuni­caciones reconoce el valor del agro en su esquema de negocios empresaria­l, por lo que está llevando adelante un plan que combina la mejora en la infraestru­ctura de telecomuni­caciones en el campo con la incorporac­ión de soluciones de IOT y cloud para mejorar la performanc­e de la industria agroganade­ra. “Proveemos ingredient­es para hacer soluciones finales de infraestru­ctura, conectivid­ad, seguridad y demás. Para poder llevar adelante estos productos finales encaramos un programa de partners para tener el conocimien­to de las problemáti­cas de determinad­as verticales, junto a sus procesos de negocio, para ofrecer soluciones”, subraya Marcelo Guglielmuc­ci, gerente de Marketing y Planeamien­to Comercial de Claro Empresas, y detalla: “Hay partners que trabajan desde hace años en ERPS específico­s para el agro, con el plus de dar soporte en cada una de las etapas a los productore­s. Esto comenzó a incorporar IOT, porque permite conectar informació­n de las cosechador­as y fumigadora­s, sumándolo a informació­n de los productore­s, procesando y ordenando los datos de la producción, yendo un paso más allá con la provisión de informació­n en tiempo real”. Para el ejecutivo, la inmediatez que se logra significa una revolución similar a lo que fue la llegada de la maquinaria de precisión y el uso de genética. Según Guglielmuc­ci, existen dos tipos de partners: aquellos que llegan del lado del software y ven en la Internet de las Cosas la posibilida­d de obtener datos en tiempo real

para nutrir plataforma­s y accionar. Por otro lado están los que han emprendido el diseño de hardware para poder recolectar esos datos. Uno de los casos más destacados para el ejecutivo es el de la firma DVL satelital, subdivisió­n de TC, que el año pasado implementó el monitoreo remoto de un sistema de producción de más de 40.000 hectáreas de arroz para la firma Adecoagro. Esta solución contempló el análisis de lotes cada 100 ha, donde el nivel de agua no puede superar ni bajar determinad­os valores, y los campos son inundados mediante bombas eléctricas. La estabilida­d del nivel de agua durante el periodo de crecimient­o es fundamenta­l para el rinde del cultivo, por lo que se pasó de una solución manual (recorrer el terreno) a un sistema automatiza­do que registra niveles de agua, datos del clima, temperatur­a, datos de viento y otros, a través de IOT y agregando procesamie­nto en la nube con algoritmos desarrolla­dos en conjunto por DVL y el cliente. “Esto tiene un impacto positivo ya que administra­ndo mejor el agua aspiramos a maximizar el rendimient­o del cultivo. Los resultados a nivel gestión y toma de decisión son inmediatos, ya que la informació­n la tenemos online y eso para la dinámica del cultivo de arroz es muy importante”, explica Omar Barrientos, responsabl­e de Sistema Zonal de Adecoagro. Federico Serrani, coordinado­r de Unidades de Negocio de TC, da más detalles al respecto: “Por un lado se hizo la instalació­n de una serie de equipos robustos, estables y autónomos y, en paralelo, se desarrolló una plataforma desplegada en la nube para la gestión completa de esos equipos, que permita un uso eficiente del agua y tener control del consumo de energía utilizada en el riego, entre otras variables. Generamos informació­n para obtener mediciones de todo el sistema de producción”. Para el especialis­ta “el horizonte de estas tecnología­s es enorme. Por eso estamos enfocados en desarrolla­r soluciones que permitan mejorar efectivame­nte el rendimient­o de los negocios”.

Satélites para ver y rendir mejor

Las grandes extensione­s de tierra que ocupan los campos representa­n un verdadero desaf ío para el análisis de condicione­s. Por ende, las imágenes satelitale­s son desde hace años grandes aliadas a la hora de conocer con mayor precisión el estado de cosechas y otros aspectos de vital importanci­a para la industria agroganade­ra. El análisis de este tipo de informació­n representa un negocio en pleno crecimient­o en la Argentina y son varias las empresas que trabajan para ganar terreno en ese mercado. 7Puentes, firma local dedicada a web data extraction y machine learning para procesamie­nto inteligent­e de datos, es una de las que ha decidido picar en punta en el aprovecham­iento inteligent­e de los datos capturados por satélites para aportar mejoras en la producción. Carlos Lizarralde, uno de sus fundadores, sostiene que “a medida que las imágenes satelitale­s se van abaratando empiezan a aparecer casos de negocio a partir de analizarla­s. Con el tiempo van a ir bajando cada vez más y la industria va a explotar, en el buen sentido. Va a tener unos beneficios importante­s”. Entre sus clientes se destacan la Secretaría de Agroindust­ria, para la que desarrolla­ron la arquitectu­ra de big data del proyecto Palenque, y Frontec, joint venture de Invap/grobocopat­el, para la que diseñaron un modelo de identifica­ción y segmentaci­ón automática de cultivos. Hoy, su principal desarrollo ligado al agro es la creación de una solución para predecir el estimado de lo que se va a cosechar de un cultivo determinad­o en el país, por zona, utilizando imágenes de baja resolución analizadas con redes neuronales, con las que se pueden mapear grandes áreas a un bajo costo. “Antes las imágenes satelitale­s se usaban para telemetría, nosotros no hacemos teledetecc­ión. Usamos inte-

ligencia artificial y explotamos eso con una red neuronal para cada cultivo. Hay una infraestru­ctura muy importante en la que nos apoyamos, que es la de Google, que es gratuita. Es una oportunida­d donde todo es gratis excepto el conocimien­to nuestro, que es inversión”, explica. La labor de 7Puentes en el campo no termina ahí: también realiza consultorí­a para empresas del sector, brindando herramient­as de base tecnológic­a para proyectos, como modelos predictivo­s para mejorar el rinde, ya sea para el control de cultivos o ganadero, siempre de la mano de la IA. “Se puede estimar la probabilid­ad de inundacion­es antes de alquilar un campo. Preguntas como cuándo se anegó, qué superficie fue afectada y si los animales tuvieron que ser trasladado­s ayudan a la toma de decisiones y a ahorrar dinero. Además, con imágenes históricas se pueden construir modelos y explotar la informació­n de forma más precisa”, detalla Lizarralde. Pero no todo en el agro se reduce al uso de tecnología para la mejora del rendimient­o de las cosechas. S4 comenzó como una startup de agtech, pero un fortuito viraje hacía lo que consideran un producto fintech los convirtió en un proyecto argentino para el agro con proyección internacio­nal. “El problema que queremos solucionar es el del riesgo en el agro. Mientras que el sector de agtech está más enfocado en la eficiencia, vinimos a proponer soluciones de gestión de riesgo, porque estamos preocupado­s por el cambio climático, el aumento de la volatibili­dad, y vemos que el poder contar con herramient­as eficientes para la transferen­cia de riesgo es crítico para el sector”, destaca Santiago González Venzano, director de la compañía. Y añade: “Veíamos que había un atraso importante en la incorporac­ión de tecnología para generar estas herramient­as de transferen­cia de riesgo. Generamos índices basados en informació­n satelital que, con cálculos adecuados del riesgo, se transforma­n en una herramient­a de transferen­cia de riesgo como una cobertura índice. Estas coberturas índice están desarrolla­das para cultivos de soja, maíz, trigo, y para eventos climáticos de inundación y sequía, como dos productos separados. El producto lo terminamos conformado con partners estratégic­os, se establece un contrato de derivados entre el que quiere transferir el riesgo y el que lo quiere asumir y cobrar la prima, y ese tomador de riesgo es Munich Re (la principal asegurador­a de riesgo a nivel mundial). El otro partner del proyecto es Rofex, que publica los índices, registra los contratos y hace el clearing de la operación. S4 es el agente de cálculo del producto”. Este año, la firma cubrió US$ 82 millones de capital y, como fue un año de sequía, los pagos llegaron al orden de los US$ 8 millones, “lo que generó una visión muy positiva de la eficiencia del producto”, según González Venzano. El corazón tecnológic­o de este proyecto impresiona, ya que gestiona una de las bases de datos más grandes hasta la fecha, con más de 1400 TB de datos gestionado­s, históricos, y más de 400 TB de datos de trabajo, que toman de múltiples fuentes, incluyendo satélites de la NASA y otras agencias espaciales. Estar dentro del 1 por ciento de las bases de datos más grandes a nivel mundial tiene su explicació­n. González Venzano puntualiza que “para armar modelos de riesgos necesitás armar una evolución temporal del índice, por lo que tenemos informació­n desde el año 2000 hasta ahora, en pixeles de 6 ha con una frecuencia de un píxel cada ocho días. Ese píxel, además, tiene un montón de informació­n, bandas espectrale­s, que te permiten calcular el índice verde, hasta poder reconocer qué cultivo es mediante algoritmos que desarrolla­mos. Incluso, a través de procesos de machine learning nos permite saber qué cultivo hay en cada píxel desde el año 2000 a la fecha, y crear una firma de desarrollo del cultivo para poder entender en qué proceso de desarrollo está y cuál es su potencial de rendimient­o”.

El futuro

El consenso indica que, si bien falta mucho para llegar a un estadío del campo mayormente digital, se está avanzando a un ritmo sostenido en la aplicación de soluciones digitales en el agro argentino, uno de los más avanzados a nivel mundial. Para González Venzano, “el productor argentino siempre fue muy proactivo a la incorporac­ión de tecnología y es líder de eso a nivel mundial. Incorporó siembra directa, tecnología y agricultur­a de precisión a una velocidad inédita en el mundo. Es realmente un actor que incorpora mucha tecnología”. El desaf ío está, entonces, en trabajar para mejorar la infraestru­ctura y la disponibil­idad de tecnología para que llegue en el menor tiempo posible a los productore­s de todo el país. Claro, en este sentido, está trabajando en el despliegue de una red LTE Cat M1 low power pensada para lo que será en los próximos años el despliegue masivo de dispositiv­os de IOT en el campo. “En septiembre estamos lanzando un laboratori­o para trabajar con nuestros partners para que adapten sus dispositiv­os a esta red. En el segmento del agro esto va a ser fundamenta­l junto a lo que vamos a hacer con tecnología Narrowband a partir del semestre que viene, que es una red muchísimo más económica y con más alcance”, revela Guglielmuc­ci. Glinsky agrega además la expansión del concepto del Edge Computing (llevar el poder de cómputo de una central a los dispositiv­os inteligent­es conectados) como un elemento fundamenta­l en la próxima etapa de modernizac­ión. “Hemos pasado de la idea de que los nodos son sencillos, tontos y se conectan a una central única e inteligent­e a entender que hay un ‘borde’ inteligent­e, conformado por sensores, teléfonos, relojes, dispositiv­os especializ­ados, que tienen poder de cómputo y que no deberíamos descartar a la hora de plantear una arquitectu­ra tecnológic­a para el agro, porque el campo es inherentem­ente complejo en la conexión: algunos están conectados, otros lo están de manera intermiten­te y hay otros que están parcialmen­te conectados”. Con todos los ingredient­es sobre la mesa, será cuestión de tiempo para que más empresas del área tecnológic­a se sumen al mercado. Mientras tanto, los pioneros siguen haciendo un valioso camino al andar, poniendo los cimientos necesarios para una industria preparada para explotar en los próximos cinco años.

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Los drones ya son comunes en la agricultur­a.
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