En los sistemas de secano de la región casi nunca se sabe cuánto puede rendir realmente un lote. Argentina, Colombia y Uruguay desarrollan una plataforma que estima y pronostica ese techo campaña a campaña.
Antes de sembrar, un productor de secano elige fecha, densidad, híbrido y dosis de fertilizante con una idea aproximada de lo que el lote puede dar. Esa idea suele venir del promedio de las últimas campañas, que mezcla años buenos y malos y esconde la diferencia entre un suelo profundo y uno somero a pocos metros. La referencia que falta tiene nombre: el rendimiento potencial en secano, el que ese lote alcanzaría con su clima y su suelo si no lo limitaran los nutrientes, las plagas ni las enfermedades. La evidencia indica que producir cerca del 80% de ese techo es lo que maximiza la rentabilidad y la eficiencia en el uso de los recursos. En Argentina y Uruguay los rendimientos promedio siguen lejos: la brecha ronda el 30% en soja y el 40% en maíz y trigo. En Colombia nunca fue medida.
Tres países, siete combinaciones de cultivo y país, un único método
El proyecto reúne a Argentina, Colombia y Uruguay para llevar el cálculo del rendimiento potencial desde el sitio experimental hasta el lote. Primero se seleccionan sitios de referencia que representen la diversidad de ambientes de cada cultivo y país, con series meteorológicas de más de quince años, cartas de suelo y prácticas de manejo reales, y se simula allí el techo alcanzable campaña por campaña. Luego, algoritmos de aprendizaje automático extienden esas estimaciones a toda el área cultivada, en mapas de alta resolución que informan también dónde la predicción es confiable y dónde las condiciones se alejan demasiado de los sitios de referencia. El alcance es maíz, trigo y soja en Argentina y Uruguay, y maíz en Colombia, donde las brechas se cuantificarán por primera vez.
La plataforma combina dos formas de calcular. Los modelos de simulación agronómica reproducen el crecimiento del cultivo día a día en los sitios de referencia, con datos locales de clima, suelo y manejo: son robustos, pero solo describen los puntos donde existen datos de calidad. Los algoritmos de aprendizaje automático toman esas estimaciones y las extienden a toda el área cultivada mediante capas grilladas de temperatura, precipitación, agua útil del suelo y profundidad efectiva de raíces, construidas con información pública nacional a menos de 10 kilómetros de resolución para clima y 250 metros para suelo. El resultado es un mapa anual del techo alcanzable acompañado de su incertidumbre. Sobre esa base, el usuario compara su lote con su propio potencial antes de sembrar y, ya iniciada la campaña, carga ubicación, tipo de suelo, presencia de napa, fecha de siembra y lluvias acumuladas para obtener un pronóstico actualizado que se combina con series climáticas históricas para explorar escenarios.
Sistema de InformaciónRevolución Digital Agro: Robótica e IA (“PI-4”)AplicadaTecnológicaCultivosSistemas agropecuariosSe espera estimar el rendimiento potencial en secano y su variabilidad interanual en las siete combinaciones de cultivo y país del proyecto, sobre series de al menos quince campañas por sitio, y desarrollar bases grilladas nacionales de clima y suelo que reduzcan el error de las bases globales de referencia. Con ellas se entrenarán y validarán modelos de aprendizaje automático capaces de mapear el techo alcanzable de todo el territorio cultivado, con la incertidumbre cuantificada en el 100% del área objetivo y al menos el 95% dentro del dominio de aplicabilidad validado. La plataforma integrará cinco funcionalidades críticas, con disponibilidad igual o superior al 95% y usabilidad igual o superior a 70 puntos, y elevará el nivel de madurez tecnológica de la solución de 4 a 7. Se prevén además seis pilotos de validación, más de 150 personas capacitadas, al menos 60 de ellas mujeres, y bases de datos abiertas reutilizables.
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