Pioneros en una revolución de big data en la agricultura

El campus de la sede principal del CIAT puede ser un lugar ruidoso. Quienes nos visitan por primera vez se pueden sorprender con la sinfonía de pájaros tropicales, la casi media docena de idiomas que se hablan, el paso de maquinaria agrícola pesada y el sonido del expresso que se prepara en la cafetería.

Sin embargo, en los últimos 3 años, un nuevo sonido se ha unido a la orquesta en el CIAT, que cambia el paisaje del auditorio y la investigación. Pasando el umbral del edificio del área de Análisis de Decisiones (DAPA), se puede escuchar el zumbido de docenas de pequeños ventiladores. Su función es enfriar una serie de servidores de procesamiento y bancos de datos, que forman la columna vertebral de las operaciones de big data (datos complejos) del CIAT.

En todo el mundo, la ciencia de big data está permitiendo el descubrimiento de soluciones y respuestas a algunos de los problemas más complicados del planeta que anteriormente se hallaban escondidos en inmensos conjuntos de datos. Desde proyectar los cambios meteorológicos con más precisión, hasta predecir brotes de enfermedades y estimaciones políticas, big data está cambiando la manera de hacer ciencia alrededor del mundo. Las máquinas que producen los zumbidos junto al área de DAPA son el músculo detrás de la propia investigación del CIAT en big data, y proporcionan la potencia que ha dado pie a emocionantes descubrimientos en la ciencia de la agricultura.

Los científicos aquí en el CIAT están aplicando herramientas de big data para identificar estrategias que mejoren las vidas de los agricultores en países en desarrollo que enfrentan los efectos de un clima en constante cambio. Tradicionalmente, los agrónomos conducen pequeños experimentos en campo bajo condiciones delicadamente controladas. No obstante, hoy por hoy, los científicos del CIAT están ensayando un enfoque opuesto. Empleando grandes conjuntos de datos del mundo real en condiciones no controladas, científicos del CIAT están aplicando analítica de última tecnología – en muchos casos prestada de campos como la biología y la neurociencia – para depurar los datos y generar recomendaciones altamente confiables y específicas por sitio de una manera mucho más rápida de lo que se hacía anteriormente.

Estas soluciones llegan en un momento crítico. En años recientes, la producción arrocera en Colombia ha disminuido inexplicablemente, incluso ahora que varios grupos internacionales han rotulado a la región como “la próxima despensa global”. La razón para la disminución se desconoce, pero se piensa que los cambios sutiles en las precipitaciones, así como los fenómenos meteorológicos extremos producto del cambio climático, podrían ser la causa principal.

En el corto tiempo que las operaciones de big data del CIAT han estado en funcionamiento, ya ha generado descubrimientos revolucionarios para la industria arrocera colombiana – soluciones que se pueden fácilmente reproducir y ampliar para incluir otros cultivos. Usando registros de todo el país de condiciones climáticas históricas, rendimientos y prácticas agrícolas, suministrados por la Federación Nacional de Arroceros (Fedearroz), científicos del CIAT desarrollaron recomendaciones altamente específicas por sitio para impulsar la producción de arroz.

En un pueblo, encontraron que los rendimientos eran reducidos por la radiación solar, mientras que en otro pueblo – a unos 30 kilómetros de distancia – descubrieron que eran las temperaturas cálidas nocturnas las que limitaban los rendimientos. La extrema localización de las recomendaciones está arrojando resultados que no serían posibles con la investigación tradicional, y podrían resultar críticos a medida que el clima cambia a nivel local y global.

Pero no es solo la producción arrocera la que está siendo revolucionada por la ciencia de big data en el CIAT. El equipo ha aplicado hasta ahora los métodos a 11 cultivos en total. A través de su trabajo, han unido esfuerzos con cuatro socios y sus resultados están siendo implementados en cinco países.

Hacia el futuro, los científicos están planeando incorporar datos de suelos, plagas, enfermedades, costos financieros y otros factores para ampliar el poder explicativo del enfoque. También están trabajando en el desarrollo de nuevas formas de capturar y analizar datos que podrían fortalecer más sus métodos. Su trabajo ha llamado la atención de socios como el Banco Mundial, que está trabajando con científicos del CIAT para reproducir el éxito en América Latina y África.

Todo esto significa que en el futuro, las recomendaciones para la producción de cultivos se harán más rápidamente y con mayor precisión y atención a los detalles singulares que definen a cada región. En su conjunto, big data tiene el potencial de revolucionar la producción de cultivos, disminución de rendimiento y el empoderamiento de los pequeños agricultores con miras a un futuro pleno de incertidumbre climática.