Para mantener el ritmo del crecimiento de la población de la Tierra en la actualidad, la producción agrícola moderna debe incrementar más del 70% para 2050, según la Organización de las Naciones Unidas de la Agricultura y el Alimento. Abordar este desafío de producción alimenticia requerirá soluciones que mejoren los métodos agrarios y los adapten radicalmente a las presiones medioambientales. Los macrodatos para la agricultura moderna, el aprendizaje de la maquinaria y la inteligencia artificial pueden jugar un papel clave en el proceso.
La meta “cero hambre” de las Naciones Unidas para 2030
Hablemos de números. A pesar de los esfuerzos para llegar a esta meta de “cero hambre”, más de 820 millones de personas siguieron experimentando falta de alimento el último año. Al mismo tiempo, más de un tercio del alimento producido nunca llegó a la mesa (fue tanto desechado por consumidores en países desarrollados como estropeado durante el trayecto). Esto equivale a unas 1,3 toneladas de comida desaprovechada, cerca de 1 trillón de dólares. El mundo enfrenta retos en todas las fases de la producción alimentaria. Debido a que la demanda se prevé que se duplique en 30 años por la población creciente, agricultores y proveedores agrícolas tendrán que hacer más con menos mejorando la productividad por medio de aportaciones y recursos limitados.
Por suerte, ya existe una serie de innovaciones para incrementar las cosechas y garantizar el crecimiento sostenible de industria agrícola global. Mientras que la agricultura tradicional se basaba en gestionar las tierras con predicciones volátiles e intuición, nuevas colaboraciones entre las industrias agrícola y tecnológica están retando a los métodos agrarios convencionales.
Entender los macrodatos en la agricultura de precisión
El concepto de “agricultura de precisión” apareció en España en los ochenta, pero la metodología sólo se extendió en los últimos 5 años gracias al desarrollo de la tecnología móvil, al internet de alta velocidad y a los datos por satélite.
Actualmente, la agricultura de precisión se une a los datos por satélite, los sensores, los drones y las herramientas de mapeo GPS para proporcionar información fiable sobre los cultivos y mejorar la producción alimentaria a un nuevo nivel de productividad. Cuanta más información hay, más precisos serán los análisis y conocimientos. Por eso recoger y analizar macrodatos para la agricultura moderna es extremadamente fundamental para tener mayor precisión.