Emprendedores: crearon un revolucionario método de predicción con inteligencia artificial y la NASA ahora los quiere conocer
Se trata de YielData, una startup que desarrolló una herramienta para anticipar rindes agrícolas para empresas y productores; presentarán su trabajo en el próximo evento de la NASA Power
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LA NACIONPilar Vazquez
Después de varios años de trabajar en agricultura digital, Mariano Tamburrino, junto a tres socios, se dio cuenta que en el agro no existía una empresa que ofreciera datos de rendimiento, tanto históricos como futuros, para que otras compañías los incorporaran a sus procesos de negocio. “En otras industrias es común personalizar propuestas y gestionar el riesgo mediante el análisis de hábitos y costumbres. Sin embargo, en el sector agropecuario, esto resultaba complicado porque la información no estaba accesible o, si existía, era confusa. En muchos casos, los productores no comprendían por qué debían proporcionar estos datos, si eran realmente necesarios y en qué formato”, dijo Tamburrino.
Con este problema en mente, crearon una herramienta diseñada para predecir rendimientos agrícolas, combinando información meteorológica, edafológica (del suelo) y de manejo agronómico mediante el uso de inteligencia artificial. Así nació YielData, una startup que, a través de algoritmos que simulan el crecimiento de los cultivos, permite anticipar los rendimientos en función de distintos escenarios productivos, tanto históricos como futuros. Tamburrino, junto a sus socios Soledad Tamburrino, Diego Romero y Alfredo Campos, fueron seleccionados para presentar su trabajo en el próximo evento de NASA Power (Proyecto de Predicción de Recursos Energéticos Mundiales). Es un evento virtual que se realizará el 6 y 7 de noviembre próximo donde se mostrará cómo diversas empresas a nivel mundial utilizan productos de la agencia del gobierno estadounidense para abordar desafíos globales.
“Nosotros utilizamos la información climática diaria desde 1984 que ellos producen. Les interesa que compartamos cómo estamos abordando el tema de la seguridad alimentaria y el cambio climático, un gran desafío que subyace a la resolución de cuestiones comerciales, ya que lo que hacemos es brindar una herramienta que permite dar certidumbre sobre el rendimiento en un ambiente de creciente volatilidad”, señaló.
Tamburrino explicó que, al principio, cuando comenzaron a desarrollar la herramienta, utilizaron imágenes satelitales combinadas con algoritmos, que era lo que conocían. Sin embargo, con el tiempo se dieron cuenta de que, al usar imágenes satelitales como muchos otros productos, no se estaban diferenciando. Esto obligaba al usuario a interpretar mapas de colores, lo cual no era útil para las grandes industrias, ya que estaba más enfocados en productores individuales.
Por eso decidieron concentrarse en una serie de algoritmos que simulan el crecimiento de los cultivos. “Al ingresar datos sobre el clima pasado, que la NASA recopila desde 1984 hasta la actualidad, junto con ecuaciones y algoritmos de ecofisiología de cultivos, podríamos reconstruir el rendimiento en función de distintos escenarios”, explicó. Así comenzaron a desarrollar esta tecnología, en la que, combinando mapas de suelos, datos climáticos y nuestros algoritmos, lograron generar predicciones de rendimiento en diferentes contextos. Es útil en un contexto de creciente volatilidad climática, donde la incertidumbre es una constante.
Una vez que lograron controlar todas estas variables y obtener los resultados, buscaron a quiénes podría interesar esta información. “Comenzamos a dialogar con compañías de seguros, con el sector financiero y con productores, precisamente aquellos que, al reunirse con sus clientes, necesitaban ese dato clave de producción que no tenían. Ahora estamos desarrollando productos para el mercado de seguros, trabajando con algunas bolsas de comercio, productores y quienes compran o alquilan tierras agrícolas, interesados en conocer el rendimiento potencial de un campo y si realmente vale la inversión”, relató.
Por otro lado, indicó que también lograron determinar el gap de rendimiento. “En la Argentina se estima que actualmente se produce un 40% menos de lo que se podría alcanzar. Nosotros podemos demostrar, con datos concretos, el potencial de cada área. Por ejemplo, si en una zona hoy obtienes 8000 kilos de maíz, podrías estar alcanzando 10.500. Además, te mostramos qué prácticas deberías implementar para lograr ese aumento en lugar de conformarte con los 8000. Es un escenario con muchas oportunidades interesantes”, explicó.
Por Pilar Vazquez
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