REVISTA BIMESTRAL
FEBRERO - MARZO 2019 I NUMERO 160
AG TECH EN SILICON VALLEY FORUM
» Capacitaciones

 

Agrosensores e internet de las cosas
Maximizando el uso de la información agropecuaria en tiempo real



 
.
   
Naeem Zafar
Co- Fundador y CEO de TeleSense
 
   

Trató el tema de la poscosecha. Una vez que se terminan de cosechar los granos, hay que almacenarlos y después de la cosecha la calidad no mejora, entonces se generan muchos datos desde el momento en que se almacenan, cuando se cosechó, donde se almacenó, qué tipo de trata- miento se utilizó y cómo eran las condiciones climáticas. El precio de venta y otras decisiones se toman en base a la intuición y la experiencia propias pero qué pasaría si de algún modo los productores y las empresas de almacenamiento recibieran datos que les permitieran tomar decisiones inteligentes y así poder saber cuándo vender, dónde almacenar o qué tipo de tratamiento aplicar.

Los granos se almacenan en distintos lugares por ej: silos verticales, y silos horizontales. En el caso de los verticales se pueden colgar cables térmicos ópticos que les van a indicar cuál es la temperatura en el interior del silo. Hay mucho desperdicio de granos por las malas condiciones de almacenamiento, plagas y otros peligros por lo que la solución es automatizar el proceso de control. Teniendo instalados los cables, hay un adaptador especial que funciona como interfaz y envía los datos a la nube sin trabajo manual de ningún tipo. Automáticamente reciben datos en la nube que reflejan cuál es la temperatura y la humedad en el interior del silo.

Para el caso de almacenamiento plano o silobolsa, la solución es un sensor en forma de pelota que tiene múltiples sensores adentro de temperatura, humedad, oxígeno, dióxido de carbono y cada hora se activa y recoge la información. Si hay algún problema en las condiciones de almacenamiento, reciben una alerta en su celular. Una vez que tienen los datos podrán tomar decisiones inteligentes sobre cuándo almacenar, vender, desplazar y fumigar.

La idea es crear con estos datos un índice de condición de almacenamiento de granos que vaya de 100 a 1000 y nos indique la calidad de los granos porque una vez que se almacenan los granos ya no mejoran en calidad sino que empeoran e incluso se puede predecir cuál va a ser la calidad de los granos a los dos, a los seis meses o a los dos años, tiene que ver con la Inteligencia Artificial que aplica estos datos y le aporta un conocimiento significativo.
Esta es la visión que nos va a permitir usar los granos y almacenarlos de forma más inteligente, quizás en Canadá no baja tanto la calidad porque la temperatura no es tan alta pero si el mismo almacenaje le ocurre en Brasil puede bajar muchísimo en calidad por elevada temperatura y humedad.

El aprendizaje por máquina nos va a decir la exposición a la luz solar, por la estructura de la construcción, o cuales son las condiciones de almacenaje en embarcaciones más seguras. De esta manera tenemos información inteligente y otras instrucciones específicas para poder preservar el cereal. Pertenece a una empresa de Silicon Valley, sus inversores incluyen las empresas de exportación, grandes bancos agrícolas e importantes brokers por lo tanto este es un área muy importante para todas estas personas.

Los datos son utilizados para aplicarlos a internet de las cosas utilizando el aprendizaje por máquina para preservar y reducir el desperdicio y el daño en la industria cerealera.