Herramientas digitales para que la agricultura sea más sostenible

Milthon Lujan Monja

Los productores agrícolas se enfrentan al doble desafío de aumentar la producción para una población mundial en crecimiento y, al mismo tiempo, reducir los efectos negativos de la actividad agrícola sobre el medio ambiente.

Robots pequeños pueden moverse debajo del dosel para realizar tareas como fertilización, siembra, diagnóstico y deshierbe mecánico. Foto: University of Illinois.
Robots pequeños pueden moverse debajo del dosel para realizar tareas como fertilización, siembra, diagnóstico y deshierbe mecánico. Foto: University of Illinois.

Las prácticas convencionales que se basan en la labranza, la aplicación ineficiente y excesiva de productos químicos y el cultivo en hileras de los monocultivos están provocando una mayor resistencia de las malezas y las plagas a los productos químicos, la escorrentía de nutrientes y sedimentos, y la disminución de las reservas de carbono del suelo.

Las tecnologías digitales y la inteligencia artificial pueden facilitar la producción sostenible, pero los agricultores deben sopesar las oportunidades y los riesgos al decidir si adoptar dichas herramientas.

En un nuevo estudio, los investigadores de la University of Illinois (UofI) proponen una metodología de investigación para medir la disposición de los productores agrícolas a adoptar nuevas tecnologías relacionadas con la agricultura digital.

Desafíos para lograr una agricultura sostenible

El estudio describe algunos de los desafíos de sostenibilidad para la agricultura de EEUU, y por qué es difícil abordar esos desafíos con las tecnologías convencionales, explica Madhu Khanna, profesor distinguido de economía agrícola y del consumidor (ACE) y director del Institute for Sustainability, Energy and Environment (iSEE) en la UofI.

“Las tecnologías de inteligencia artificial y digital pueden desempeñar un papel para llevarnos a un futuro más sostenible, pero existen barreras para su uso”, dijo Khanna.

“Los agricultores suelen ser cautelosos a la hora de adoptar una nueva tecnología hasta que se hayan demostrado bien los beneficios y se hayan reducido las incertidumbres, y ven que sus vecinos y otros compañeros la adoptan”.

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Los autores del estudio incluyen a economistas agrícolas, ingenieros, informáticos y científicos ambientales. Todos son parte del Center for Digital Agriculture (CDA) y el USDA National Institute of Food and Agriculture / National Science Foundation’s AIFARMS Institute en la U of I. Estos proyectos tienen el objetivo de promover la aplicación de la inteligencia artificial hacia un futuro de producción sostenible de alimentos.

Tecnologías digitales para mejorar la gestión

Las tecnologías digitales pueden recopilar grandes cantidades de información y ofrecer pautas de gestión específicas del sitio, lo que ayuda a aumentar la eficiencia de la producción y reducir el daño ambiental.

Por ejemplo, los sistemas de riego de precisión pueden monitorear las condiciones del cultivo y del suelo para garantizar el riego específico del sitio.

La inteligencia artificial puede proporcionar información sobre la salud de los cultivos y la fertilidad del suelo para ayudar a ajustar las tasas de aplicación de insumo y reducir la escorrentía del nitrógeno.

Las tecnologías digitales también pueden ayudar a abordar la escasez de mano de obra agrícola. Los pequeños robots pueden realizar labores de fertilización, siembra, diagnóstico y deshierbe mecánico específicos en el sitio de cultivo para reducir el uso de pesticidas.

Asimismo, los robots también pueden sembrar cultivos de cobertura entre hileras, lo que ayuda a mejorar la salud del suelo.

Si bien estas herramientas innovadoras pueden ofrecer beneficios como menores costos y mejores rendimientos, también requieren inversiones iniciales importantes y los agricultores deben adquirir nuevas habilidades y conocimientos para operarlas.

Muchas tecnologías digitales aún se encuentran en las primeras etapas de desarrollo y es posible que los resultados inmediatos no sean evidentes.

Por otro lado, existen limitados programas disponibles para recompensar a los agricultores por los servicios ecosistémicos que brindan y, a menudo, no son suficientes para cubrir el costo de adopción, dicen los investigadores.

Comportamiento de los agricultores es la clave

“La investigación existente sugiere que, además de los factores económicos, los factores de comportamiento juegan un papel importante en la adopción de tecnología. Si bien algo puede parecer rentable, a menudo hay costos ocultos o barreras ocultas, como preocupaciones sobre el riesgo o cuánto tiempo podría llevar recuperar la inversión. Es importante tener en cuenta todos esos factores de comportamiento cuando pensamos en la implementación de estas nuevas tecnologías”, afirma Khanna.

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Mientras que otros estudios se centran en la adopción de tecnología que ya se ha producido, Khanna y sus coautores sugieren un enfoque novedoso que permite a los investigadores predecir la disposición a adoptar en función de un análisis dinámico.

“Recomendamos combinar métodos basados en encuestas con métodos de simulación computarizados espaciales y temporales donde podemos modelar el efecto de las decisiones de adopción en el ecosistema. Esto nos permite capturar el ciclo de retroalimentación entre las decisiones de hoy y los resultados ambientales de mañana, lo que luego afecta las decisiones posteriores”, destacó Shadi Atallah, profesor asociado en ACE y coautor del artículo.

“Por ejemplo, el manejo de la resistencia a los herbicidas a largo plazo mediante el uso de robots para el deshierbe no químico ilustra cómo los costos y los beneficios son dinámicos. Los resultados están influenciados por las decisiones que toman los agricultores y también por las decisiones que toman sus vecinos”, agregó Atallah.

En la encuesta, a los agricultores se les presentan tarjetas de elección que describen varios escenarios: lo que están haciendo los vecinos, el nivel de malezas, el costo de la tecnología y otros factores.

Cada participante recibe un subconjunto de tarjetas que presentan diferentes combinaciones.

Luego, los datos de la encuesta se combinan con modelos basados en agentes, que capturan las diferencias individuales a nivel de agricultores, en lugar de a nivel de población.

Posteriormente, las simulaciones por computadora modelan los efectos dinámicos de las decisiones de los agricultores en estos diferentes escenarios a lo largo del tiempo.

Conclusión

“En pocas palabras, abogamos por pasar del análisis estático a un análisis de adopción más espacialmente dinámico, y llevamos a cabo experimentos computacionales sobre cómo la política afectará la adopción de tecnologías para una agricultura más sostenibilidad”, concluye Atallah.

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Actualmente, los investigadores están realizando una encuesta sobre la adopción de nuevas tecnologías para cultivos de cobertura con una muestra aleatoria de agricultores.

El estudio fue financiado por la Agriculture and Food Research Initiative (AFRI) del USDA National Institute of Food and Agriculture.

Por otro lado, el proyecto NaLamKi que se ejecuta en Alemania, ofrece algunas tecnologías para ayudar a los agricultores en la gestión de sus granjas.

Referencia:
Khanna, M., Atallah, S. S., Kar, S., Sharma, B., Wu, L., Yu, C., Chowdhary, G., Soman, C., & Guan, K. (2022). Digital transformation for a sustainable agriculture in the United States: Opportunities and challenges. Agricultural Economics, 00, 1– 14. https://doi.org/10.1111/agec.12733

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