Martes, 01 Septiembre 2020 02:26

La agricultura digital suma Big Data para esquivar los errores y tomar la decisión perfecta

En el marco del Congreso de Aapresid, Federico Vartorelli, líder de Investigación de Bayer Crop Science para América Latina, destacó que el principal valor de la era digital en la agricultura y la agroindustria radica en la toma de decisiones y particularmente en la posibilidad de tomar la decisión perfecta. La innovación es la fuerza de crecimiento del sector. “Así como hoy no podemos darnos el lujo de admitir errores evitables, tampoco podemos darnos el lujo de no darle espacio a la creatividad, ya que, el agregado de valor para la sociedad y para el sector, surge de la innovación disruptiva, aquella que no busca tener la mejor respuesta, sino que cambia la pregunta, y para esto, la creatividad humana es la protagonista”, sostuvo el referente de Bayer.

El equipo de investigación de la compañía en América Latina cuenta con 450 personas que trabajan en 27 centros de investigación. Para el desarrollo del material genético exclusivo para cada localidad, la firma invierte 100 millones de dólares anuales.

Hace unos años, los programas de investigación de estos equipos generaban entre 10.000 y 20.000 datos por año y con eso se tomaban decisiones. “Hoy generamos más de 1.000 millones de datos por año”, destacó Vartorelli, para quien “la exponencialidad en el crecimiento de la información es una característica de la era digital, y esto nos acerca a la decisión correcta”.

Al analizar el impacto de la medición de datos, el investigador se refirió en primer lugar a los cambios cualitativos que se dieron en la investigación genética. Mientras que durante años la investigación se basó en analizar el fenotipo de las plantas, hoy existe la capacidad de analizar el genoma.

Esto se debe a la digitalización, y a la capacidad de “chipear” las semillas, que es como realizar un hisopado para estudiar el “chip” de las semillas, analizando su ADN sin afectar el resto de la semilla. Para esto, Bayer desarrolló las “chipeadoras”, robots que toman una parte de la semilla y la mapean genéticamente, sin alterar la vitalidad de la semilla. Esto permite seleccionar los individuos que mejor expresan las variables seleccionadas.

Hoy se pueden analizar millones de muestras en tiempo real y generar nuevos datos, tomando así las mejores decisiones en las líneas de investigación y ofrecer a los productores materiales de alto rendimiento y eficiencia para las diferentes zonas productivas del país.

A esto se suma además la información generada por sensores, “ojos artificiales” que a través de drones observan características que el ojo humano no puede percibir. Mientras que la medición humana es muy subjetiva, el dron asigna niveles de madurez a través de la colorimetría.

El tercer aspecto de las mediciones se relaciona con las predicciones que los modelos matemáticos determinan con la inteligencia artificial y el machine learning. “Hasta hace unos años hubiera sido imposible pensar que en un equipo de breeding se iba a contratar matemáticos y doctores en ciencias de datos; y sin embargo hoy son una parte importante del plantel”, explicó. Los algoritmos permiten predecir qué secuencia genética nueva va a funcionar mejor y cuál va a comportarse mejor como cultivo.

Hoy el trabajo de innovación tiene que ver con cómo conectar los datos de forma tal que surjan ideas nuevas para innovar. Este es el trabajo del breeder. Específicamente se trata de innovar en material genético: cada variedad o híbrido que se lanza cada año, es una secuencia de material genético única. Parte importante del trabajo de los equipos tiene que ver en cómo diseñar una secuencia genética que sea mejor a las anteriores, y esto debe hacerse a nivel local, para poder dar respuesta a las condiciones ambientales de cada localidad.

Mientras que, en la era digital, buena parte de la innovación surge de decisiones tomadas por la acumulación de datos y por modelos matemáticos que ayudan a tomar decisiones, Vartorelli señaló que “lejos de competir contra lo digital, hay que generar el lugar para la creatividad humana”.

Vartorelli explicó que los equipos de investigación trabajan para tomar la decisión perfecta, pero esto requiere “no dar lugar a los errores evitables, o sesgos”. Para esto, los procesos de innovación deben enfocarse en tres aspectos: supervisar los modelos, ya que no son perfectos, se basan mucho en el pasado, tienen sesgos, prejuicios; entrenar los modelos (la competitividad está determinada por la capacidad de generar los mejores modelos matemáticos para cada actividad); y dar lugar a la creatividad, la disrupción, el valor agregado para la sociedad.

“Al conectar digitalmente los datos, podemos proporcionar soluciones a medida de cada productor. En plena era digital, Bayer trabaja para que los productores tomen la decisión perfecta”, concluyó Vartorelli.

Clarín