Entrevista al Dr. Steven Sonka, especialista en Agricultura de Precisión de la Universidad de Illinois

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Q: Parece que mucho ocurrió desde que se creó Cyberfarm* en los 90. ¿Considera usted que Cyberfarm fue el padre del uso de tecnologías de la información y comunicación en la agricultura?

Si, en cierta forma lo es. Es imposible saber su impacto, pero fue una experiencia muy inusual debido a la diversidad de personas involucradas y porque todos vivíamos en la misma comunidad: teníamos productores de punta, familiares de los productores, investigadores, y gente del centro de computación. Nuestra motivación era saber más de lo que sabíamos, aunque todos estuviéramos en diferentes posiciones. Como mencioné en St. Louis, este proyecto llevó a la primera conferencia InfoAg.

*Cyberfarm es un sitio web online creado como una comunidad electrónica para ayudar a los agricultores a cubrir sus necesidades de información.

Q: It seems that a lot has happened since Cyberfarm* was formed in the early 90s. Would you consider it to be the father of Information and Communication Technologies (ICTs) in agriculture?
Yes, in a way it is. It’s impossible to know its impact but it was a very unusual experience because of the diversity of people involved and because we all lived in this community: we had leading farmers, farmers’ families, researchers and people from the supercomputer center. It was driven by all of us wanting to know more about this than we knew, even though we were all at different positions. And, as I mentioned in Saint Louis, that led to the first InfoAg Conference.
*Cyberfarm is an online web site created as an electronic community to help meet producer information needs.

 

Q: ¿Veía venir el fenómeno del Big Data, o gestión masiva de datos, en aquel entonces?

Es muy importante saber como usar el término Big Data, y a que nos queremos referir cuando lo utilizamos. Si te refieres a que preveíamos un día en el qué los agricultores mandaran datos automáticamente desde las máquinas a una computadora en sus casas, o incluso directo al proveedor de insumos, si, era bastante visible. Esa parte si, la percibíamos como el futuro. Pero si realmente hablamos del Big Data de la manera que yo quiero definirla, que no es tan sólo una cantidad de números y datos, no creo que nos hubiéramos imaginado que hoy en día habría la capacidad de analizar datos masivamente con, relativamente, bajos costos. El poder de las computadoras y la analítica están completamente más allá de lo que esperábamos.

Q: Did you envision this Big Data phenomenon back then?
It is really important to know how to use the term Big Data, and what do we really mean when we employ it. If you mean that we envision a day where farmers were automatically sending data from the combine to a computer on their house, or maybe directly to the input supplier, yes, it was visible enough. That part yes, we perceived that as the future. If we really talk about Big Data the way I try to define it, that it’s not just numbers, I don’t think we would have perceived that there were going to be enough cheap computing power readily available so we could do the kind of analytics we do. Computer power and analytics are way beyond of what we would imagine.

 

Q: Hace unas semanas en la InfoAg Conference en Saint Louis usted posicionó a la agricultura de precision en el plateau de productividad en la curva de Gartner. Sin embargo, la agricultura de precision es un paquete de tecnologías, ¿qué tomó en cuenta a la hora de situar estas tecnologías en el plateau de productividad?

Bueno, “agricultura de precisión” es un término que se utiliza descuidadamente, y está bien, todos lo hacemos. Prestémosle particular atención al sistema de producción del Midwest, ya que es más similar al Uruguay que el sistema de producción de la costa Oeste estadounidense, dónde agricultura de precisión quiere decir completamente otra cosa. Entonces, estamos hablando de aplicar insumos de acuerdo a información  sobre el suelo, o sea aplicación variable de insumos (AVI), y particularmente de semilla (AVS). Por lo tanto, estoy incluyendo tecnologías como monitores de rendimiento y un análisis posterior para vincular los rendimientos con las aplicaciones, y tratar de aprender de ello. De hecho, toda información que la máquina manda mientras trabaja, y que pueda servir para prever reparaciones o realizar un mejor manejo también es incluida en este término. De hecho, esto no era nuevo en los 90. Caterpillar por ejemplo recolectaba datos de sus máquinas  mineras y los transmitía a sus cuarteles en Peoria para tratar de anticipar las fechas de las reparaciones. Entonces, volviendo a tu pregunta, para estas tecnologías estamos en o por encima del 20% de ritmo de adopción y por ello se las puede situar en el plateau de productividad en el ciclo de Gartner.

Q: A couple of weeks ago in Saint Louis you set Precision Farming in the Plateau of productivity in Gartner’s hype cycle. However, precision farming is a set of many technologies, what do you take into consideration when placing Precision Farming in the Plateau of productivity?
Well, precision farming itself is a word we use very sloppily, and that’s fine we all do that. Let’s focus on the Midwest production system, as it is more similar to Uruguay than the West Coast, where precision farming is completely different. So, we are talking about applying inputs according to information about the soil, so variable rate of inputs, and particularly now, seed. So, I include the yield monitors and doing some type of analysis to link the yields back to the applications and trying to learn from that. In fact, any information that the machine is sending back while working, and that we can use to servicing the machine or operating them in a better way. And that was not new in the 90s. Caterpillar for example was collecting data from the engines of big mining equipment and transmitting it back to Peoria to try to anticipate when the failure were to occur.  So, to get back to your question, for these technologies we are at or above the 20% rate of adoption stated in Gartner’s hype cycle, and that is why I stated in St. Louis that we are on the plateau of productivity.

 

Q: ¿Cómo puede explicar los bajos porcentajes de adopción de las tecnologías de precision?

Necesitamos separar ritmo de adopción por superficie y por agricultor. Hay una gran diferencia entre estos últimos. El año pasado escribí un estudio para la Universidad de Purdue y como dije anteriormente, estamos por encime del 20% en ritmo de adopción para tecnologías de precisión, incluidas las AVI. Hay muchos pequeños agricultores en el Midwest muy diferentes a los agricultores comerciales de 1000+ hectáreas, por ellos es importante separar adopción por superficie de adopción por número de agricultores.

Q: How can you explain the low adoption rates of Precision Farming’s technologies?
We need to separate acreage and farmers. There is a big difference between acreage adoption rates and farmer’s adoption rate. I wrote a case study for the University of Purdue last year, and as I said, we are above 20% of adoption rate for VRTs. There are many small farmers in the Midwest, which are very different from the commercial 2000 acre farmer, where their main income depend on the farm. And so, if we can separate those things out, the VRT would be above the 20% of adoption.

 

Q: Parece muy dificil realmente medir el efecto de incluir un software o alguna práctica de agricultura de precision en el sistema. ¿Cómo convencería usted a los productores de adoptar estas tecnologías? ¿Podría explicar mayor el uso de herramientas sofisticadas de manejo?

Exactamente. Es muy dificil de separar de la forma que un economía quisiera y decir que un productor que realiza AVI es 5% más rentable que uno que no lo hace, hay demasiadas variables a considerar. Hoy en día hay mucha información, incluso para agricultores sofisticados. Por ello, yo creo que una de las mayores decisiones que un productor debe realizar es elegir con quién trabajar y a quién escuchar. Yo pienso que las herramientas sofisticadas de manejo pueden ser muy útiles para consultores a la hora de ayudar a sus clientes a tomar mejores decisiones. No se trata de que el cliente entienda como construir estos modelos, debido a que por lo general no disponen del tiempo para ello. Todos los tomadores de decisiones deben usar intermediarios para efectivamente poder tomar la decisión, y los intermediarios necesitan las herramientas más útiles para ayudarlos.

Q: It seems difficult to really measure software or VRA adoption economic impact on a single farm. How would you convince farmers to adopt this kind of technology? (Explain better the use of sophisticated management tools like system dynamics model).
Indeed, it is very hard to separate in the way an economist would like to and say a farmer who uses VRT makes 5% more profit than one who doesn’t, there are to many variables. There is too much information out there, even for a sophisticated farmer. And that is why, I believe that one of the greatest decision farmers have to take, is to choose whom to work with. I think that sophisticated management tools like system dynamics could be used by consultants as a framework to help clients to make better decisions. It’s not about the client understanding how to build the systems dynamic model, because normally they don’t have time for that, but it’s about the insight that we can bring to them to help them make better decisions. If modeling approach helps us that’s good, because all of decision makers use intermediaries to take decisions. And intermediaries need the proper tools to help them.

 

Q: ¿Usted cree que la agricultura de precisión cambia el manejo del riesgo en la agricultura y el negocio de los seguros? ¿De qué manera?

Seguro! Estamos continuamente afinando los riesgos involucrados en una chacra en particular y el negocio de las aseguradoras se va a beneficiar de ello sin lugar a dudas. Hace unas décadas, se seguían dando primas según el condado en el que estaba la chacra. Hoy en día hemos evolucionado mucho y estamos mejorando sobre qué asegurar y en dónde.

Q: Do you thing precision farming changes risk management and insurances?
Sure! We are continuously fine-tuning the risks involved in a particular farm and insurance business is going to benefit from it without doubt. Some decades ago we still managed insurance primes by county, we have largely evolved since then, and we still are improving what and where to insure.

 

Q: Tradicionalmente, en América del Sur, Argentina fue el principal impulsor de la agricultura de precisión. Ahora Brasil se le está acercando, y está bajo la mirada del mundo entero (Arvus, por ejemplo, fue recién adquirida por el Grupo Hexagon). Sin considerar estos dos gigantes que sin lugar a dudas tienen enorme potencial para adoptar la agricultura de precisión, ¿cree usted que los demás países de América del Sur son un posible mercado para esta industria?

Desafortunadamente mi experiencia en América del Sur se limita mucho a Brasil, y dentro de Brasil a la región del Mato Grosso*. Asumo que Chile y su producción de frutos y vegetales tiene enorme potencial y van a utilizar la misma tecnología disponible en California, debido a la semejanza y el vínculo entre estos dos mercados. Realmente no se demasiado sobre qué y cuánto producen en los demás países. Sólo estuve en Argentina, Brasil y Uruguay, y por lo que he visto, Uruguay tiene un enorme potencial para adoptar la agricultura de precisión.

*El Dr. Steven Sonka fue Director del Laboratorio de Investigación en Soja, y actualmente trabajo en la prevención de pérdidas post-cosecha con el Dr. Peter Goldsmith, dónde una de las áres de estudio es Mato Grosso.

Q: Traditionally, in South America, Argentina has been leading precision farming adoption. Now Brazil is catching up, and the world has set their eyes on this country (i.e.: Arvus was bought by Hexagon Group). Without taking into account Brazil and Argentina, which obviously have huge potential for precision farming, do you think South America is a potential market for precision agriculture? I mean, we are still struggling with iPhone and iPad adoption in Uruguay!
Well, unfortunately my experience in South America is heavily Brazil and even there, in Mato Grosso*. I am assuming that in Chile and its fruit and vegetables, there is enough money there and they’re going to use whatever technology is available in California because there’s such a linkage between those two production markets. I don’t really know how much and what kind of agriculture there is in the other Latin-American countries. I have only visited Argentina, Brazil and Uruguay and for what I have seen in Uruguay, there is huge potential down there for precision farming.
*Dr. Steven Sonka used to be the Director of the Soybean Lab, and now is working with Dr. Peter Goldsmith in postharvest lost and one of the areas we are working on is Mato Grosso.

 

Q: En el Uruguay, con el precio de la soja en la última década, se está pasando por una época económicamente favorable en la cual la agricultura de precisión podría incrementar exponencialmente en los próximos 5 años. Sin embargo, ¿cómo ve usted la agricultura de precisión en un escenario con peores precios?

Si el precio de los granos como la soja o el maíz bajan, indudablemente habrá menos agricultura de precisión, menos gente practicará las AVI, eso es economía. Por ejemplo, en el 2006 cuando el precio del maíz era substancialmente menor en los Estados Unidos, los porcentajes de adopción de las diferentes tecnologías de precisión eran significativamente menores a lo que son ahora. Es en estos casos, que el rol del Estado y de las Universidades toman mayor énfasis.

Q: In Uruguay, as soybean prices have been high enough for the past decade, we are going through a good economic situation where Precision Farming could face a huge adoption in the next few years. However, how do you see precision farming in a bad prices scenario?
Well, for example the adoption rates you manage are from an article from 2006, where the price of corn was much lower than today and that obviously influences precision farming adoption. If price of corn goes down, there will be less variable rate application, and that makes sense. That’s actually economics.

 

Q: En su experiencia, ¿cuál es el tamaño mínimo de un predio para que la agricultura de precisión sea rentable?

0! En el Midwest hemos logrado ser neutros en escala. Si eres un pequeño agricultor, siempre puedes optar por un proveedor de servicios de precisión. Los agricultores más grandes compran su propia maquinaria, y comprar maquinaria que pueda o no llevar a cabo aplicaciones variables de insumos no cambia en la ecuación final, ya que los precios son muy similares e incluso estas tecnologías ya vienen por defecto de fábrica. La decisión de adoptar o no depende hoy en día de factores no económicos. Por ejemplo, a un agricultor de 20 hectáreas no le rinde el tiempo invertido en aprender y utilizar tecnologías de precisión.

Q: In your experience, which is the minimum acreage for making precision farming a profitable adoption?
0! In the Midwest we have managed to be scale-neutral. If you are a small farmer, you can always choose a precision agriculture service provider. If you are quite a big farmer, buying machinery to practice precision farming is not different than buying machinery for standard farming. As a matter of facts, many of the technologies come standard nowadays with new machines. The decision to adopt precision farming goes beyond economic reasons. For example, a 40-acre farmer wouldn’t adopt it because the time consumed learning and undertaking these activities is not worth it.

 

Q: ¿Qué rol debería tomar el gobierno y/o los entes de investigación para promover/desarrollar la agricultura de precisión en un país?

Bueno, esto depende del país. Por ejemplo, si un gobierno tiene impuestos muy altos en las importaciones, estos deberían hacer alguna clase de subsidio para las tecnologías de precisión ya que esto mejoraría la economía general del país, además de reducir el impacto ambiental de la agricultura. Sería una situación de ganar-ganar.

En cuanto a las Universidades, no sé como va esto en América del Sur, pero aquí en Estados Unidos creo que estamos desarrollando una red de investigación muy buena, desde el desarrollo de nuevos productos a la evaluación del impacto de estas tecnologías. De hecho, las Universidades son las que apoyan intelectualmente y financieramente a muchos de los desarrollos de particulares.

Q: In your opinion, which should be the role of government and public institutions (Universities, Research institutions) for promoting/developing precision agriculture in a country?
Well, this depends on the country. For example, if a government has high import, there should be some kind of exemption for precision farming as it would improve the country’s overall economy and reduce the environmental impact of agriculture. It would be a win-win situation.
In the case of universities, I don’t know how it’s going on in South America, but in the States I think we are developing quite a good investigation circle, from developing technologies to studying their impact. In fact, Universities support many of the startups in this industry, both economically and intellectually.

 

Q: En los 90s ya estaba hablando de agricultura de precisión. 20 años más tarde, parece que estamos llegando a lo que usted predijo. En su opinión, ¿Cómo ve los productores del futuro? ¿Cómo influirá el Big Data en la agricultura en los próximos años?

Veo a los agricultores tomando cada decisión en base a herramientas basadas en información, y en sistemas de soporte a las decisiones. Creo que la inseguridad en la toma de decisiones no va a repercutir tanto como lo ha hecho en estos últimos años. Tecnologías como sensores, drones, telemáticas, y habilidades analíticas superiores serán de inmensa ayuda para lograr esto. Como dije en Saint Louis, con el Big Data tenemos las respuestas, ahora todo lo que necesitamos son las preguntas. Nos queda afinar nuestras predicciones al futuro.

Q: In the 90s you were already talking of precision farming. 20 years after, it seems that we are getting there. So, in your opinion, how will Big Data transform the way we farm? How do you see the farmers of the future?
I see farmers taking every single decision concerning their farm with information tools, and decision support software. I think that uncertainty will no longer affect our management, at least the way it did these last years. Sensors, UAS, imagery, telematics, and powerful computer systems will definitely contribute to all of this. As I said in Saint Louis, with Big Data we have the answers, now all we need are the questions. We now have to figure out how to predict the future in a better way.
 

Fuente: Ing. Agr. Rodrigo Suzacq, OKARA – UIUC.

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Posted on agosto 30, 2014 in Noticias

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