"Disponer de una fuente colectiva de datos permite examinar todas las entradas"

Como productora, Michelle Montgomery experimentó de primera mano los retos de manejar interminables archivos de Excel, la introducción manual de datos y los errores que ello conlleva. Ahora, ayuda a los productores a implantar las soluciones basadas en IA de Source.ag como especialista en soluciones de inteligencia artificial para Norteamérica. "Se trata de estar preparado en lugar de reaccionar a posteriori", afirma.

Durante su etapa como productora y más tarde jefa de cultivo en Kingsville Ontario, Michelle se familiarizó con el cultivo basado en datos, pero también vio sus limitaciones. "Nos basábamos mucho en los datos cuando empezamos", dice Michelle. "Pero todo se hacía en hojas de Excel o archivos de Word. Hacíamos el registro de cultivos, el seguimiento de la producción y los ensayos de variedades -en un momento dado con unas 150 variedades en el invernadero-, todo en un solo archivo. Era muy difícil de analizar". El proceso también requería muchas entradas manuales. "Había gente en el invernadero que pesaba las verduras, anotaba todo en papel y luego lo introducía en Excel. El error humano era un problema enorme. Si intentas hacerlo rápido, se producen errores".

© Eelkje Pulley | HortiDaily.es

Su experiencia con estos retos forjó su interés por los sistemas basados en IA. "Parte del motivo por el que me uní a Source.ag fue la forma en que la tecnología lo aporta todo. Disponer de una fuente colectiva de datos te permite tener en cuenta todos los datos de entrada, no solo lo que hacen las plantas, sino cómo interactúan el entorno y las acciones a su alrededor".

El software permite a los productores integrar en una única plataforma múltiples flujos de datos operativos, como sensores ambientales, programas de riego, actividades de poda y mediciones de cosecha. Los modelos de IA analizan estos datos para predecir las respuestas de las plantas a las decisiones de gestión y las condiciones externas. Por ejemplo, el sistema puede simular cómo un cambio en la estrategia de poda de la fruta afectará al crecimiento de la planta y al momento de la cosecha, o cómo una próxima ola de calor podría influir en el cuajado y el peso de la fruta.

"En lugar de reaccionar después de que ocurra algo, los productores pueden prever los resultados y hacer ajustes por adelantado", dice Michelle. "Si un enfoque concreto no va a funcionar, pueden ver qué alternativas existen y planificar en consecuencia".

La plataforma también apoya el aprendizaje continuo a partir de ciclos de cultivo pasados. Mediante el seguimiento de las decisiones históricas junto con los resultados medioambientales y de producción, los productores pueden identificar patrones, evitar repetir errores y ajustar los protocolos para futuros cultivos. "Se trata de ayudarles a ser mejores y darles una visión más clara de lo que ocurre en el cultivo".

Una de las aplicaciones de la plataforma de IA de Source.ag es la previsión de cosechas. Combinando datos de producción, mediciones medioambientales en tiempo real y datos de gestión del cultivo, el sistema puede estimar el momento, el volumen y el peso de los frutos de las próximas cosechas. Esto permite a los productores planificar la mano de obra, los materiales y la distribución de forma más eficiente y anticiparse a las fluctuaciones causadas por fenómenos meteorológicos o intervenciones en los cultivos. "Con Source Harvest Forecast, puede ver con hasta 8 semanas de antelación cómo evolucionarán sus productos y ajustar sus calendarios de cosecha en consecuencia. Se trata de reducir las sorpresas y tomar decisiones operativas basadas en datos y no en conjeturas, y utilizar esta información para estar mejor preparados para el mercado."

En su función, Michelle ayuda a los productores a integrar la plataforma de Source.ag y a interpretar los datos de forma eficaz. "Mi trabajo es asegurarme de que los productores sepan cómo recopilar información, analizarla y optimizarla para su propio uso", dice. "No es solo otra fuente de datos; es algo que apoya la toma de decisiones y la planificación operativa". Subraya que el sistema está diseñado para complementar a los productores, no para sustituirlos. "Siempre digo que soy un productor que ayuda a otros productores. Conozco las frustraciones. Si puedo quitarles un pequeño problema o mostrarles una forma mejor de ver sus datos, eso es lo que quiero hacer".