EOSDA Obtiene Una Patente De Mapas De Productividad

Preservar la producción sostenible de cultivos y garantizar, al mismo tiempo, la seguridad alimentaria exige disponer de herramientas tecnológicas agrícolas de precisión en distintos medios. La fragmentación, la falta de una arquitectura de datos estándar y la interoperabilidad entre plataformas podrían limitar la capacidad de los agricultores para lograr estos objetivos ^{Fiocco, D., Garcia de la Serrana Lozano, M., & Sharifi, H. (2023, February 7). Agtech: Breaking down the farmer adoption dilemma. McKinsey.}. Por eso, las empresas tecnológicas amplían cada vez más su oferta de infraestructuras de hardware y software, que permiten un crecimiento menos dependiente en recursos.

Los mapas de productividad propuestos por EOS Data Analytics proporcionan una estimación visual de la tendencia de la vegetación en una zona geográfica determinada a lo largo de un periodo de tiempo dado. La finalidad de estos mapas es evaluar a distancia el nivel de productividad del suelo que tiene una determinada zona de campo (basándose en patrones de vegetación). El algoritmo back-end funciona en un entorno basado en la web y tarda hasta un minuto en producir el mapa de productividad resultante. La infraestructura del servidor, así como la arquitectura del software y la lógica matemática del algoritmo, están protegidas por esta patente.

Estamos firmemente comprometidos con satisfacer las necesidades cambiantes de las empresas agrícolas y los agricultores individuales. Nuestro algoritmo de los mapas de productividad ejecuta cálculos complejos en cuestión de segundos, independientemente de las especificaciones técnicas del dispositivo final. Básicamente, podemos ofrecer análisis de datos satelitales a cualquier dispositivo que esté conectado a la red, sea un viejo ordenador con un cable Ethernet en una oficina, un smartphone en movimiento o maquinaria agrícola de última generación con su propio software de siembra.

Aleksey Kryvobok

Director científico de EOS Data Analytics

Para cada solicitud individual, el algoritmo elige las imágenes de satélite más relevantes, después elimina automáticamente el ruido de la imagen (como las nubes), pasa los píxeles por algoritmos de indexación de la vegetación, los agrupa según la clasificación de valores y, por último, los coloca en un mapa.

Parte de la innovación aquí consiste en que hemos patentado no sólo la columna vertebral científica del algoritmo, también el modelo de arquitectura técnica. Hemos observado que la tecnología agrícola actual funciona como bloques aislados entre sí. Carece de una infraestructura viable, mientras que la mayoría de las soluciones de software son crípticas y difíciles de poner en práctica, por no mencionar la incapacidad de medir el retorno de inversión. Nuestro algoritmo se reduce a una fórmula útil y práctica que funciona en múltiples interfaces y abarca el principio básico de la productividad del campo. Es aplicable a patrones locales de lugar y tiempo y sienta una base sólida para múltiples oportunidades en la agricultura.

Aleksey Kryvobok

Director científico de EOS Data Analytics

En las próximas versiones de nuestro sistema de monitoreo de cultivos, nuestra tecnología patentada se mejorará con nuevas funciones que ayudarán a los agricultores a tomar decisiones basadas en datos, como la posibilidad de superponer diferentes capas de análisis para obtener una comprensión aún más precisa de las características únicas del campo. Además, como el algoritmo patentado es bastante flexible, puede utilizarse como columna vertebral de proyectos personalizados, en caso de añadir más conjuntos de datos para aumentar la precisión.

Estos datos estarán disponibles en un formato multiplataforma, conectando sin esfuerzo diferentes soportes de software y hardware, lo que reducirá el error humano y elevará las prácticas agrícolas a un nivel completamente nuevo. Por ejemplo, al obtener el mapa de productividad, los agricultores podrán realizar muestreos precisos del suelo, practicar la siembra de tasa variable y aplicar con criterio los fertilizantes de potasio y/o fósforo. La mejora de las prácticas de agricultura de precisión de esta manera podría conducir a un aumento de la rentabilidad, la atenuación del riesgo medioambiental y la mejora de la responsabilidad social.