Una noticia con gran celebración para el sector agroindustrial que, en el caso de la Argentina, representa la mayor participación como sector que dinamiza y concentra la principal fuente de ingreso de divisas al país mediante los mercados de exportación. De modo que, esta creación se traduce en una herramienta fundamental para la toma de decisiones conscientes de los productores locales y a nivel global, lo que mejora el producto final de los granos.
Por su importancia, al desarrollo liderado por investigadores argentinos le valió la publicación y difusión en la revista científica Nature Food. En concreto, Fernando Aramburu-Merlos, autor principal del proyecto, ingeniero agrónomo, investigador del Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible (IPADS), dependiente del INTA y del Conicet con su sede en la localidad bonaerense de Balcarce, trabajó conjuntamente con Patricio Grassini, ingeniero agrónomo y director de la tesis posdoctoral de Aramburu-Merlos.
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Aprendizaje automático por IA
Así, con la incorporación y uso de distintas herramientas de inteligencia artificial (IA), un equipo internacional de investigadores liderado por científicos argentinos logró finalmente terminar una ardua tarea que llevó años de esfuerzo y dedicación. El grupo de trabajo pudo completar el Atlas Global de Brechas de Rendimiento, con un sondeo pormenorizado para tres de los principales y más productivos cultivos a nivel mundial: el maíz, trigo y arroz.
Desde la Agencia CyTA, que depende del Instituto Leloir, señalan que la herramienta “consiguió realizar predicciones precisas y mapas de alta resolución para las zonas del mundo respecto de las que no había información, a partir de los datos que sí estaban disponibles”. Por otra parte, explicaron que los mapas ayudarán a guiar las inversiones para mejorar la producción a sitios con mayor respuesta y, así, aumentar la disponibilidad de alimentos
Este atlas de productividad de todas las regiones agrícolas del mundo se presenta como “un metamodelo desarrollado a través de aprendizaje automático (machine learning) y análisis de datos a gran escala”, reportó la agencia. La relevancia se enfoca en que con base en este desarrollo científico “se pudieron elaborar mapas mundiales de alta resolución, que muestran cuales son los potenciales de rendimiento de maíz, trigo y arroz en zonas de las que hasta ahora no se tenía información”.
“Completamos los espacios vacíos del Atlas que comenzó a armarse hace 12 años, expandiendo sus resultados a muchas áreas agrícolas que, por diversas cuestiones, no iban a ser fáciles de incluir”, precisó con ánimo de celebración Aramburu-Merlos a la Agencia CyTA-Leloir. Cabe mencionar que este proyecto forma parte de los trabajos de investigación realizados en el marco del posdoctorado de Aramburu-Merlos en el Departamento de Agronomía y Horticultura de la Universidad de Nebraska-Lincoln, Estados Unidos, bajo la dirección del investigador argentino Patricio Grassini, ingeniero agrónomo y doctor en Agronomía.
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El innovador desarrollo científico, definido por sus creadores como “metamodelo”, aprovecha el aprendizaje automático para dar forma al método y esquema implementado por el mapa global de la productividad. Esto permite la incorporación y puesta a disposición de gran cantidad de datos con un abordaje analítico y preciso, que facilita la tarea de los productores aminorando los riesgos productivos. “Realizamos una validación cruzada teniendo en cuenta la ubicación geoespacial de las distintas localidades, y tuvimos un 15%/20% de error, una precisión buena para este tipo de estimaciones”, remarcó Aramburu-Merlos.
Intensificar los sistemas agrícolas
“Es muy emocionante. Ahora podemos estimar el potencial de rendimiento de cada terreno de cultivo en todo el mundo. Los resultados ofrecen una oportunidad fantástica para que los agricultores puedan tomar como punto de referencia su productividad actual y para orientar la intensificación sostenible de los sistemas agrícolas a nivel mundial”, afirmó orgulloso Grassini, creador del Atlas Global de Brechas de Rendimiento junto a colegas de la Universidad de Wageningen, en Wageningen, Países Bajos, en diálogo con CyTA-Leloir.
El gran aporte que hace este desarrollo científico, transformado en herramienta útil para productores del mundo entero, se refiere a los conocimientos previos que habilita tener sobre productividad y potencial de rendimiento, para cada cultivo en las diferentes regiones. Un saber que pone en ventaja a cualquier productor es conocer el máximo potencial rendimiento que se puede alcanzar, siempre considerando que la producción agrícola se trata de una “fábrica a cielo abierto” que también queda a expensas de los condicionantes climáticos y la suerte de no ser impactados por factores ambientales extremos, como sequías, lluvias que deriven en inundaciones, huracanes, etc.
“Saberlo es importante porque permite establecer la brecha entre lo que se obtiene y lo que se podría obtener con las mejores prácticas. Es un indicador de cuán bien se están haciendo las cosas y cuánto más se puede mejorar si se implementan ciertos cambios en el futuro”, apuntó Aramburu-Merlos a la agencia de noticias.
Por consiguiente, ante una tarea minuciosa y preparado de los suelos, y sin sobresaltos externos y ajenos al control de los productores, como el avance de alguna enfermedad que se haga plaga, o la escasez de herbicidas y/o fertilizantes, este sistema inteligente de mapas de productividad son de ayuda invaluable para la toma de decisiones.
Atentos a las oportunidades
“Identificar oportunidades no explotadas para mejorar la producción de cultivos en las tierras actuales es crucial para orientar las intervenciones en materia de disponibilidad de alimentos. En este trabajo, integramos un enfoque agronómicamente sólido de abajo hacia arriba con aprendizaje automático para generar mapas globales de potencial de rendimiento de alta resolución (aproximadamente 1 km2 en el Ecuador) y precisión”, señala el trabajo publicado en Nature Foods.
Son mapas del potencial de rendimiento con relevancia local para la mejora específica de la producción de cultivos. “Estos mapas sirven como una referencia sólida para comparar los rendimientos de los agricultores en el contexto de los sistemas de cultivo y los regímenes hídricos actuales y pueden ayudar a identificar áreas con amplio margen para aumentar los rendimientos de los cultivos”, agrega el paper científico.
El metamodelo que ayuda a los Gobiernos
El equipo de trabajo pone de resalto que la totalidad de mapas diseñados y logrados por IA ya están a disposición para su utilización tanto por parte de la comunidad científica, como también y muy fundamentalmente por los productores agroindustriales, agricultores, entidades gubernamentales y empresas ruralistas del mundo entero.
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“Las aplicaciones van mucho más allá del nivel agrícola. La nueva posibilidad de estimar el potencial de rendimiento ofrece a los gobiernos, organizaciones internacionales y fundaciones benéficas un enfoque transparente y objetivo para comprender dónde existen las mayores oportunidades para mejorar los rendimientos”, subrayó Aramburu-Merlos a la cadena de noticias.
Para hacer accesible y ágil el uso, diversificando y democratizando la información, el sistema de mapas puede descargarse gratuitamente desde el sitio oficial yieldgap.org y puede abrirse con cualquiera de los programas para sistemas de información geográfica.
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