Anticipo: la inteligencia artificial revela el dato más esperado de la soja en la principal región del país
Técnicas avanzadas indican que, manteniendo las condiciones climáticas promedio hacia el fin de la campaña, en la zona núcleo el cultivo podría rendir un 4% por debajo de su promedio histórico
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PARA LA NACIONMariano Tamburrino
En esta etapa avanzada de la campaña agrícola los productores se enfrentan con desafíos significativos, derivados de condiciones climáticas adversas que impactaron directamente en el rendimiento de los cultivos. Las altas temperaturas, escasez de lluvias y niveles profundos de napa generaron resultados variables en distintas zonas de cultivo.
A pesar de las expectativas prometedoras al inicio de la campaña, donde hasta mediados de enero se vislumbraba la posibilidad de una cosecha récord, los sistemas de seguimiento digital de cultivos advertían que este año, a pesar de ser un buen año, no marcaría un hito excepcional en términos de productividad.
En el caso específico de los cultivos de soja de primera, se identificaron rendimientos entre un 13% y un 20% por encima del promedio histórico en ese momento. Sin embargo, la preocupación surgió con la falta de lluvias y el progresivo deterioro de los cultivos, incluso enfrentando situaciones críticas y pérdidas de lotes debido a condiciones climáticas adversas.
La aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial permitió realizar un análisis para pronosticar el rendimiento de un cultivo de soja de primera en el partido de Rojas, provincia de Buenos Aires. A pesar de las expectativas iniciales, el pronóstico indicó una disminución del potencial de rendimiento del 19% debido a la falta de lluvias proyectadas hasta mediados de febrero.
Contrario a las estadísticas locales que indicaban solo un 2.5% de probabilidades, la situación poco probable se concretó. Las precipitaciones retornaron con fuerza a mediados de febrero, impactando positivamente en los cultivos. Este efecto fue evidente y se pudo observar a través de la evolución de diversos indicadores que reflejan su crecimiento.
Un ejemplo destacado fue el Índice de Vegetación Mejorado (NDVI), que claramente mostró el impacto durante el período de altas temperaturas y escasez de agua, frenando su declive y representando una mejora en la condición general de las plantas después de la vuelta de las precipitaciones.
En los últimos días, las estimaciones sitúan a la campaña en diferentes situaciones según la zona, con algunas experimentando condiciones promedio en relación a los últimos 20 años (Marcos Juárez, Pergamino, 9 de Julio, Trenque Lauquen), mientras que otras superan sus valores históricos (Río Cuarto, Realicó, Tandil, Coronel Suárez).
Estudios basados en técnicas avanzadas de inteligencia artificial en zona núcleo indican que, manteniendo las condiciones climáticas promedio hacia el fin de la campaña, el cultivo de soja de primera podría rendir ligeramente por debajo de su promedio histórico (-4%).
En resumen, la campaña agrícola actual ha representado un verdadero desafío para los productores, quienes han debido enfrentarse a condiciones climáticas adversas y una significativa variabilidad en las expectativas de rendimiento de los cultivos.
A pesar de estos desafíos, el uso de tecnologías avanzadas ha sido esencial para anticipar resultados y ajustar las expectativas en tiempo real. Este enfoque basado en datos se ha presentado como una herramienta invaluable en la gestión de los riesgos climáticos y la optimización de los rendimientos.
El autor es cofundador de YielData, empresa que utiliza inteligencia artificial para prever los rendimientos agrícolas
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