Proyecto de sostenibilidad agrícola con inteligencia aumentada, creado por eafitenses, fue premiado en Reino Unido

En la agricultura actual, el desafío no es solo producir más con menos, sino también incorporar prácticas más sostenibles e innovadoras. Este fue el potencial que premió recientemente la Royal Academy of Engineering, del Reino Unido, al proyecto Configuración de plataformas de inteligencia aumentada para mejorar la sostenibilidad ambiental y financiera de los cultivos agrícolas, creado por investigadores de EAFIT.  

Se trata de una iniciativa que propone crear una spin-off que identifique eventos fitosanitarios y agroclimáticos en el campo para atacar de forma focalizada las enfermedades o necesidades específicas de las unidades de cultivo, reduciendo así las pólizas de aseguramiento de los cultivadores. 

La selección de Juan Alejandro Peña Palacio, profesor de la Escuela de Administración de EAFIT, en el programa Distinguished International Associates de la Royal Academy of Engineering en 2023, le abrió la oportunidad de presentar una propuesta en su área de interés, que fue premiada con un estímulo económico por ser una de las más relevantes.  

Según explica el profesor, la realidad aumentada se basa en el principio de mejorar las capacidades humanas y, en este caso, su función es poder identificar con precisión qué plantas requieren fertilizantes o pesticidas: “Antes, el cultivador tenía que recorrer 30 hectáreas de un cultivo de palma. Ahora, en un día, solamente tiene que recorrer tres, porque puede llegar a una unidad de cultivo de manera específica y aplicar los productos, lo que le va a traer una reducción en el uso de pesticidas y fertilizantes, garantizando así la seguridad alimentaria del planeta y reduciendo los de gases de efecto invernadero”, afirma. 

Es importante destacar que esta iniciativa hace parte de un proyecto estratégico que, desde 2022, vienen desarrollando profesores, investigadores y estudiantes de la Escuela de Ciencias Aplicadas e Ingeniería y la Escuela de Administración de EAFIT.  

La sinergia ha sido posible gracias a los retos que presentan las plataformas de inteligencia aumentada en diferentes frentes: el primero relacionado con los equipos y drones que toman las imágenes multiespectrales del campo; el segundo con los algoritmos de machine learning para procesar esas imágenes y dar información sobre enfermedades o requerimientos de una planta; el tercero con el análisis técnico financiero y de riesgos en el campo, y el cuarto asociado con las redes IoT o Internet de las cosas.   

María Isabel Hernández, jefa del pregrado de Ingeniería Agronómica, resalta el aporte que se ha hecho desde el uso de las tecnologías en esta iniciativa de agricultura digital.

La propuesta ha permitido tener un conocimiento más cercano de las necesidades reales que tiene un cultivo en términos de aplicación y exceso de agroquímicos, que afectan la parte económica, social y ambiental, sobre todo en la contaminación del agua y de los ecosistemas en general”, dice.  

Hasta ahora, el proyecto ha sido implementado con la empresa Unibán para la evaluación del riesgo en cultivos de banano, también con pequeños agricultores de aguacate, así como con la Nacional de Chocolates, en la predicción temprana de moniliasis en cultivos de cacao; y Pajonales, una organización con sede en Tolima, con la que se trabajó en la detección de malezas en el cultivo de arroz. 

Acercar el cultivador y el asegurador 

Con el apoyo de la Royal Academy of Engineering y la Universidad de Montfort (Reino Unido) el profesor Juan Alejandro ha recogido los resultados del proceso para sacar adelante la propuesta de la spin-off, y en la que se busca impulsar un seguro agropecuario que supere las limitaciones que se tienen actualmente en el mundo.  

“Vamos donde el cultivador y le ayudamos a reducir sus riesgos, ponemos la información en el metaverso y atraemos aseguradores de cualquier parte del mundo que soporten la operación por efecto del manejo de datos, así cerramos ese ciclo que viene siendo muy deficiente”, explica. 

Otra ventaja adicional es que con el machine learning es posible hacer una relación de variables agroclimáticas para pronosticar posibles eventos futuros que podrían afectar a los cultivos. De esta forma, se atenderían los llamados “riesgos paramétricos” que, para los aseguradores, es información clave y necesaria en caso de sufrir una pérdida de productividad.  

Se trataría entonces de un “seguro verde” con un precio más bajo, ya que se reduciría el uso de pesticidas y se velaría por tener cultivos más sanos. Mario Góngora, profesor de Sistemas Inteligentes Aplicados en la Universidad de Montfort, recalca que esta propuesta tendría un gran impacto en la economía nacional y un potencial en la sostenibilidad de la agricultura. “Hay un interés internacional, el cual es que este impacto se extienda a la cadena de suministro alimenticia global, y que los resultados que se obtengan, en gran parte, puedan ser tecnologías transferibles a otras industrias o a las mismas industrias de otros países”, concluye.  

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Alejandro Gómez Valencia 
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