Si hay algo que podemos afirmar con certeza, es que como país, somos expertos en la agroindustria (después de todo, tenemos más de 200 años de experiencia en el asunto). Pero no es solo la experiencia, lo dicen los datos:
En nuestra historia la industria fue cambiando y creciendo: se mejoraron especies, agregaron cultivos e hicieron más eficientes las cadenas de producción, entre muchos otros. Pero es recién en ésta última década donde estamos viendo los cambios más grandes. La adopción de la tecnología “disruptiva” como el Big Data, la robótica o la inteligencia artificial, están generando nuevos procesos en toda la cadena de producción del campo (más eficientes y amigables con el medio ambiente). A las empresas que emplean estas tecnologías en el rubro se las conoce como Agtech.
No existen datos certeros de cuántas empresas de tecnología aplicada al campo existen en nuestro país (un informe del BDI del 2019 registró 19 startups en Uruguay y más de 350 en América Latina).
Pero sí sabemos que existe un ecosistema formado por organizaciones e incubadoras como ANII, ANDE y LATU, entre otros, que incentiva estos emprendimientos.
Hoy queremos destacar algunos de ellos:
“Agricultura de alta precisión a través de sembrado robotizado”, suena un poco a ciencia ficción, pero se trata de una empresa uruguaya, que utiliza la robótica para generar plantines con la cantidad exacta de semillas que el productor requiere, en el lugar donde lo necesita.
¿Cómo funciona?
A través de bandejas con múltiples cavidades de tierra, donde el usuario puede elegir la cantidad de semillas por cavidad. Así se logra ahorrar recursos: la producción requiere menos semillas, menos agua y menos fertilizante.
Los incendios forestales son un problema para la producción agropecuaria. Por eso, FireDet desarrolló un sistema de prevención de incendios en base a inteligencia artificial.
¿Cómo funciona?
A través de cámaras instaladas en torres, que cubren hasta 10 mil hectáreas. Las mismas envían una imagen del horizonte forestal cada 5 minutos a un servidor, donde se analiza automáticamente a través de inteligencia artificial en busca de posibles focos de incendio. En caso de detectar uno, se alerta a las autoridades. El proceso de detección demora menos de diez minutos.
Ofrece una plataforma para monitorear en tiempo real el estado de alambrados eléctricos y bebederos, notificando fallas de forma inmediata al teléfono del usuario.
¿Cómo funciona?
A través de dispositivos instalados en alambrados y bebederos, que transmiten información por radiofrecuencia a larga distancia (con bajo consumo de batería), detectando fallas y alertando de forma instantánea.
Técnicamente no es una empresa de Agtech, pero desarrolla un producto que se puede aplicar a la producción agropecuaria. ¿Qué producto? Vehículos autónomos. Carros de transporte que funcionan sin la necesidad de conductores o personal que los manipule. Estos AGVs (vehículos guiados automáticamente, por su sigla en inglés) están diseñados para transportar hasta cien kilos de producto, a través de diferentes locaciones, siguiendo un recorrido programado previamente. Además, cuentan con sensores que detectan irregularidades y evitan obstáculos (como personas, por ejemplo).
Antes de cerrar esta publicación, queríamos compartir algunos ejemplos de empresas de tecnología aplicada al campo fuera de fronteras que vale la pena conocer.
Esta startup americana afirma que “desarrolla robots para alcanzar la próxima frontera agropecuaria”. Y después de ver algunos de sus videos, estamos de acuerdo. ¿Qué hacen? Robots que automatizan procesos, como cosechar manzanas o frutillas.
Startup ubicada en Oman, que desarrolla drones operados a través de inteligencia artificial para polinizar palmeras, plantar semillas y monitorear todo tipo de información del suelo y el ganado.
Automatización, inteligencia artificial y ciencia aplicada al agro. ¿Cómo? Cambiando el plano, plantando en vertical. Esta empresa americana desarrolló un sistema para plantar en espacios cerrados en vertical, que ahorra agua y espacio e incrementa la producción.
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