El drástico cambio climático y la superpoblación han hecho que las prácticas agrícolas tradicionales sean insostenibles. Incluso los países económicamente más prósperos sufren una inseguridad alimentaria en los hogares en constante aumento.
por Istvan David
En Canadá, por ejemplo, 1 de cada 6 familias tiene dificultades para proporcionar alimentos para mantener un estilo de vida saludable y activo, y la situación empeora año tras año.
La inseguridad alimentaria es un problema global que crece rápidamente y que desafía a las empresas agrícolas a encontrar formas radicalmente nuevas de producir cultivos de manera eficiente: con menos desperdicio, menos pesticidas y menos tiempo de comercialización, al mismo tiempo que reducen su huella energética.
Como la agricultura tradicional al aire libre no puede abordar estos desafíos, las técnicas de cultivo en interiores, como la agricultura en ambiente controlado (ACE), se están volviendo de particular interés. Sin embargo, requieren un soporte informático adecuado. Estos métodos y herramientas asistidos por computadora se desarrollan en nuestro laboratorio de Sistemas y Métodos Sostenibles (SSM) en la Universidad McMaster.
gemelos digitales
CEA es la técnica de cultivo en un entorno aislado controlado artificialmente por maquinaria compleja HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado ), sistemas de riego e iluminación, junto con una serie de sensores para medir las condiciones ambientales.
Gracias a la automatización, los entornos controlados logran un mejor rendimiento y calidad que los entornos agrícolas tradicionales, al tiempo que reducen el desperdicio.
Como estas mejoras conllevan una mayor complejidad, encontrar la estrategia de crecimiento óptima (es decir, la secuencia de condiciones ambientales que estimulen el crecimiento al ritmo más apropiado y reduzcan el consumo de energía) es particularmente difícil.
Este es otro desafío complejo que requiere un monitoreo continuo del medio ambiente, la toma de decisiones en tiempo real y un control del medio ambiente de alta precisión, tareas que están más allá de los límites de las capacidades humanas.
El apoyo asistido por ordenador, como los gemelos digitales , puede desempeñar un papel importante.
Los gemelos digitales son representaciones digitales de objetos, personas o procesos físicos. Ayudan a la toma de decisiones mediante simulaciones de alta fidelidad del sistema físico hermanado en tiempo real y, a menudo, están equipados con capacidades de control autónomo.
En la agricultura de precisión, los gemelos digitales se suelen utilizar para monitorear y controlar las condiciones ambientales para estimular el crecimiento de los cultivos a un ritmo óptimo y sostenible.
Los gemelos digitales proporcionan un panel en vivo para observar las condiciones ambientales en el área de cultivo y, con autonomía variable, los gemelos digitales pueden controlar el entorno directamente .
Reducir el consumo de energía (o más bien, mejorar la relación cultivo-energía) es uno de los objetivos obvios en las instalaciones de agricultura de precisión, ya que calentar y enfriar las instalaciones consume mucha energía .
Los gemelos digitales también se pueden utilizar para diseñar nuevos invernaderos . Por ejemplo, un gemelo digital que recopiló datos durante un largo período en un invernadero se puede utilizar con fines de experimentación cuando se diseña un nuevo invernadero.
¿Es esto económicamente viable?
El desarrollo de gemelos digitales y la mejora de la madurez digital de las empresas agrícolas son los principales generadores de costos en la adopción de CEA mejorado digitalmente.
Los costos asociados al desarrollo del gemelo digital están relacionados mayoritariamente con elementos de hardware y desarrollo de software . Las soluciones caseras, la experimentación con dispositivos baratos y la expansión gradual de la funcionalidad son buenos primeros pasos y ayudan a adoptar la mentalidad de digitalización adecuada.
Sin embargo, los entornos de productores profesionales requieren subsistemas de nivel industrial, que están en una liga completamente diferente en términos de costos, y emplearlos requiere una estrategia digital organizacional cuidadosamente preparada .
La agricultura se encuentra entre los sectores menos digitalizados y la madurez digital es un requisito previo absoluto para la adopción de gemelos digitales. Como consecuencia, los costos relacionados con la madurez digital a menudo eclipsan los costos técnicos en la agricultura inteligente.
Una empresa que se encuentra en las primeras etapas de la digitalización tendrá que pensar en elegir un proveedor de nube, establecer una estrategia de datos y adquirir una variedad de licencias de software, por nombrar solo algunos desafíos críticos .
Los costos organizacionales son difíciles de evaluar, pero pueden hacer que las perspectivas económicas de una empresa sean sombrías. Esta es una etapa de crecimiento particularmente dolorosa que requiere una consulta adecuada.
Recientemente ha habido historias exitosas de colaboraciones industriales-académicas que ayudaron a ampliar los esfuerzos de digitalización en curso en las empresas agrícolas.
¿Que sigue?
La necesidad de seguridad alimentaria y producción sostenible es más urgente que nunca.
En medio de un dramático cambio climático, incendios forestales en todo Canadá, una contaminación atmosférica extrema en Europa , una crisis energética en curso y un crecimiento continuo de la población, la autosuficiencia alimentaria se encuentra entre los principales objetivos de la humanidad.
Para alcanzar el segundo objetivo de desarrollo sostenible de la Asamblea General de las Naciones Unidas, es decir, erradicar el hambre mundial para 2030, será necesario un cambio completo de paradigma en la agricultura.
Una forma de alcanzar este ambicioso objetivo es mediante la digitalización avanzada y los gemelos digitales . Todavía hay obstáculos que superar antes de llegar allí, pero con el precio cada vez menor del hardware y la potencia informática, la agricultura inteligente impulsada digitalmente se está convirtiendo en una realidad.
Este artículo se vuelve a publicar desde The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original .
