"Predecir con precisión el momento de cosecha y el rendimiento es el santo grial de la agricultura. Permite transparencia de disponibilidad en toda la cadena de alimentación, desde el productor hasta el vendedor y más tarde hasta el consumidor. Lograr una precisión del 90% con hasta seis semanas de antelación en nuestras tres primeras plantaciones ha sido excepcional", dice el CEO Darryn Keiller. Así es: después de tres años de investigación, desarrollo, ensayos de laboratorio y campo, la solución FarmRoad de Autogrow ha sentado un referente global para la predicción del rendimiento de los cultivos con una tasa de precisión inicial del 90%.
Infraproducción y sobreproducción
"La infraproducción y la sobreproducción pueden afectar económicamente a una explotación agrícola. Una oferta insuficiente puede desembocar en menos ingresos, posibles penalizaciones económicas por parte de los compradores, como las cadenas de supermercados, y la necesidad de comprarle a la competencia para cubrir las necesidades contractuales. La sobreproducción crea un exceso que después se vende en el mercado abierto, normalmente a un precio por debajo del valor del mercado, una experiencia cara y desagradable".
"Cuando se analizan las cifras, el retorno sobre la inversión resultante de aumentar la predicción de los rendimientos de los tomates en un 10% (de un 80% a un 90%), bansándose en 30 ha que producen 60 kg/m², podría ser de hasta 1,3 M$. También se pueden conseguir ahorros en mano de obra automatizando la predicción manual y mediante una mayor eficiencia de las prácticas agrícolas".
Darryn Keiller, CEO de Autogrow, lanzó la plataforma FarmRoad el año pasado.
Productores de tomate de invernadero a gran escala
El modelo de predicción del rendimiento de FarmRoad se creó inicialmente para los productores de tomate de invernadero a gran escala, combinando el conocimiento biofísico de las variedades cultivadas con los datos de cultivo y ambientales, y modelos y motores patentados de IA. El servicio está construido y alojado en una nube de AWS y puede ponerse a disposición de cualquier operador agrícola en cualquier parte del mundo.
"No solo tenemos de media una precisión del 90%, sino que la hemos logrado trabajando con tres productores diferentes en Canadá, Australia y Nueva Zelanda, empleando una mezcla de sustrato hidropónico y suelo, y con tres cultivares de tomate distintos: Marnax de Axia Seeds, Maxeza de Enza Zaden y Merlice de De Ruiter Seeds, lo que demuestra la flexibilidad de nuestra predicción basada en IA", dice Darryn.
Precisión del 90%
Que la predicción del rendimiento sea precisa depende de los datos disponibles, y entre las variables se incluyen las condiciones meteorológicas, los ataques de plagas y patógenos, y las prácticas de gestión. El punto de referencia del sector para la producción de invernadero a gran escala va de la no predicción a una certeza del 80% con hasta dos semanas de antelación en el caso de los productores más experimentados. FarmRoad tiene una precisión del 90% con entre una y seis semanas de antelación y está previsto alcanzar una precisión del 95% en seis meses.
"Los tomates son una de las plantas más complejas en las que aplicar la predicción de rendimientos, pero también existe una cantidad sustancial de datos disponibles gracias a las técnicas de registro del cultivo que utilizan los productores. La clave para la predicción es la disponibilidad de datos, y hemos tenido la increíble fortuna de trabajar con unos productores fantásticos con más de 40 años de experiencia, quienes han compartido con nosotros sus conocimientos y sus datos", comenta Jonathan Morgan, director de tecnología.
"El primer paso es obtener los datos, pero el mayor reto ha sido convertir los datos a un formato que funcione. En lo que a datos ambientales respecta, son estupendos para los sistemas de control, pero no es sencillo pasar de los datos en tiempo real a una predicción del crecimiento de las plantas. Si a eso le sumamos también variables imprevistas como que un productor pase de cultivar tomates sueltos a cultivarlos en rama a mitad del ciclo de cultivo, su tasa de precisión puede descender".
Habiendo logrado una predicción del rendimiento, Autogrow está desarrollando actualmente servicios de registro y planificación de cultivos.
Modelo de rendimiento personalizado
"El sistema Yield Prediction de FarmRoad es uno de nuestros muchos servicios líderes en el sector diseñados para aumentar la productividad del cultivo y la rentabilidad de la actividad agrícola. Gracias a unos modelos de rendimiento personalizados, los productores pueden utilizar sus predicciones y tendencias para mejorar sensiblemente la rentabilidad de la explotación. El futuro es la IA y la agricultura digital, y estamos deseando trabajar con productores a gran escala que quieran aprovechar sus datos propios y adquirir una ventaja competitiva y económica", finaliza Keiller.
Más información:
Farmroad
www.farmroad.io
info@farmroad.io