El poder del análisis predictivo en la agricultura

Una de las tecnologías más interesantes que se utilizan actualmente y que se está transformando y desarrollando ampliamente ha sido el uso del análisis predictivo.

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Lunes, 10 de septiembre de 2018 – Hace años, si nos hubiéramos dicho que las computadoras, los datos y la tecnología estarían diseminados por todas las granjas, podría haber habido un incertidumbre. Hoy, al considerar la adopción de la tecnología, algunos paradigmas continúan variando en lo que se acepta ampliamente como un estándar y lo que es “prometedor”.

Una de las tecnologías más interesantes que se utilizan actualmente y que se está transformando y desarrollando ampliamente ha sido el uso del análisis predictivo. El análisis predictivo en su conjunto puede estar compuesto por numerosas habilidades estadísticas diferentes, desde el modelado, el aprendizaje automático y la minería de datos. Utilizados para la agricultura, estos métodos permiten analizar lo que sucedió en el pasado en la granja, así como lo que está sucediendo actualmente y lo que va a suceder, utilizar los datos para predecir el futuro y tomar decisiones que afecten al fondo. línea y uso final de productos en la granja.

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El análisis predictivo no es solo una palabra de moda actualmente en la agricultura, sino una realidad como información accionable para tomar decisiones sobre datos e información para mejorar las oportunidades agronómicas, como el calendario de aplicaciones, decisiones de productos, cantidades de productos y rentabilidad de la toma de decisiones, y todos se están utilizando hoy con desarrollos que vienen constantemente. Al aprender de los datos históricos y futuros basados ​​en las variables medidas, la gestión y los resultados de las decisiones se pueden tomar más fácilmente, lo que puede tener un gran impacto en las eficiencias y los procesos. Esta no es una tarea fácil, ya que las decisiones y recomendaciones sobre el futuro requieren conjuntos de datos verdaderos que tengan una gran confianza de campo a campo, incluso de acre a acre, y dentro de la variabilidad de un acre.

El análisis predictivo requiere buenos datos para ser exitosos, y los datos incompletos o incorrectos proporcionarán información que no se analizará del todo. Los datos de los sensores en campo, la recopilación de datos de entrada en cada nivel y las funciones económicas de las decisiones seguirán siendo fundamentales para el éxito del análisis predictivo. A medida que aumenta el IoT y la recopilación de datos se vuelve más esencial para las operaciones en todo el mundo, el poder de tomar decisiones impactantes, proactivas y rentables que pueden aumentar las oportunidades y eficiencias en toda la granja sigue siendo de interés. Esta información ayuda a los productores a tomar decisiones agronómicas desafiantes que pueden tomar tiempo para llegar al campo todos los días de forma más rápida y fácil. Les da la oportunidad de tomar una decisión rápida de la información digital, a menudo con la capacidad de ser imparcial a la fuente, pero se basó en los hechos. El verdadero conocimiento agronómico es esencial para el éxito y los resultados correctos para cada herramienta digital.

Encontrar oportunidades para obtener ganancias en la bajada de los precios de las materias primas es esencial para la rentabilidad tanto a corto como a largo plazo. Una pequeña decisión sobre el tiempo de una aplicación de entrada, por ejemplo, podría significar la diferencia entre la rentabilidad para esa aplicación. Se otorgan puntajes predictivos a cada oportunidad para ayudar a determinar los procesos y la toma de decisiones a través del análisis de los conjuntos de datos y la confianza. Estos parámetros de entrada y variables para los resultados se pueden abordar con análisis predictivos.

Los ejemplos que ya se utilizan hoy en la agricultura digital van desde recomendaciones de mercado, modelado de plagas, valor de prueba del suelo y predicciones de rendimiento de los cultivos, así como el movimiento y el comportamiento de los nutrientes, en distintas condiciones dentro y alrededor de cada campo. ¿No sería bueno conocer la etapa de crecimiento de la cosecha mientras toma su café de la mañana, antes de conducir 20 millas al campo para tomar una decisión de fertirrigación? O bien, saber qué campos de valores de prueba del suelo han cambiado más cuando los presupuestos son ajustados y solo se puede muestrear la mitad de la granja. Tener conjuntos de datos de alta calidad y rutas de recolección adecuadas ya lo han hecho posible hoy, y el futuro continúa siendo brillante. Validación en el campo de estas decisiones para garantizar un análisis correcto es crucial para garantizar el éxito. Un sensor configurado incorrectamente o una estación meteorológica no calibrada correctamente puede llevar a una toma de decisiones sesgada a través de análisis.

El futuro es brillante para la tecnología en la agricultura, y las curvas de aprendizaje que han llegado en los últimos 10 años han sido asombrosas. Estamos en un momento emocionante para mejorar continuamente la industria y dejar un impacto en el mundo en los próximos años.

- ANUNCIO -Informe Agrícola no se solidariza necesariamente con las expresiones vertidas en el artículo. Nos toca a todos, individualmente, estudiar la información y asumir postura al respecto.