El director técnico de Microsoma, Gabriel Lucentini, explicó cómo el procesamiento de datos biológicos permite reducir el uso de agroquímicos y aumentar el rendimiento de los cultivos.
Gabriel Lucentini se presentó en la vertical temática de Agrifood Tech del Ciclo Pilares IA.
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MARCELO ÁLZAREZ / WALTER CABALLERO Gabriel Lucentini, cofundador y director técnico de Microsoma Biotecnología Agrícola, afirmó en el Ciclo Pilares que la incorporación de la Inteligencia Artificial al estudio del aparato microbiológico del suelo resulta indispensable para superar los enfoques reactivos de la fertilización tradicional y alcanzar los rendimientos potenciales de los cultivos.
La firma biotecnológica procesó un volumen de 7.000 hectáreas con 15 cultivos diferentes en cinco provincias argentinas a través de modelos de aprendizaje profundo (deep learning). El sistema efectúa un promedio de 3.000 lecturas mediante Inteligencia Artificial por cada muestra analizada, determinando que en 6.000 de las hectáreas estudiadas el índice de eficiencia del ciclado de nitrógeno promediaba apenas un 27%. Tras corregir la sobresaturación química y activar la biología nativa, la eficiencia del motor biológico saltó al 71%, permitiendo mitigar un riesgo crítico de presión patogénica que afectaba al 30% de la superficie agrícola bajo estudio.
La administración de los establecimientos agrícolas siempre dependió de prescripciones basadas en mediciones físico-químicas de carácter estático. El desconocimiento sobre las interacciones biológicas del suelo impide comprender por qué la aplicación sistemática de los paquetes tecnológicos tradicionales no logra replicar los rindes prometidos por las firmas semilleras.
"La microbiología sin la Inteligencia Artificial hubiese sido imposible de explicar", señaló Lucentini. Al respecto, indicó que un solo metro cuadrado de suelo alberga a un billón de microorganismos vivientes con interacciones complejas. El especialista explicó que las empresas agrícolas confunden la presencia de nutrientes con la biodisponibilidad real, cayendo en prácticas de sobrefertilización porque elementos móviles como el nitrógeno saturan la solución edáfica y son absorbidos por la planta aun con un sistema degradado, mientras que los elementos inmóviles como el fósforo permanecen bloqueados si el motor biológico no funciona.
La incorporación de técnicas moleculares avanzadas permite identificar con precisión científica la composición de las comunidades microbianas subterráneas. El procesamiento de este volumen de información desestructurada se consolida mediante algoritmos entrenados que contrastan las muestras contra bases de conocimiento globales.
Lucentini precisó que implementaron técnicas de extracción de ADN y secuenciación genómica para determinar la identidad de los microorganismos de las fincas. "El tanque estaba lleno, pero el motor estaba roto", remarcó Lucentini para ejemplificar la ineficacia de inundar la tierra con insumos químicos si el suelo carece de la capacidad biológica para procesarlos. El especialista precisó que la Inteligencia Artificial une los datos físico-químicos con los microbiológicos, abandonando el sistema básico de semáforo para ubicar al productor en una coordenada estadística poblacional exacta y predecir los flujos de nutrientes.
El cruce de analíticas masivas detectó un patrón comercial crítico en el grueso de la superficie relevada por la firma. La saturación de compuestos sintéticos provoca que los microorganismos fijadores y movilizadores nativos dejen de actuar, incrementando los costos operativos e induciendo la lixiviación de excedentes hacia las napas freáticas.
El ejecutivo detalló que hallaron lotes que registraban hasta 2.300 partes por millón (ppm) de nitratos en la solución del suelo, cuando un valor de 100 o 150 ppm es considerado excelente para el desarrollo comercial. "Disminuir la fertilización nitrogenada química y dejar de aportar ese exceso", sostuvo Lucentini como la recomendación técnica principal. El especialista planteó que la reducción del insumo químico reactivó la biología nativa, desbloqueó el fósforo y ocupó los nichos ecológicos con agentes benéficos, lo que impide el avance de hongos y bacterias perjudiciales.
La optimización de los cultivos con criterios de sustentabilidad demanda el abandono de las recetas genéricas y las autopsias de fin de campaña para pasar a un monitoreo en tiempo real. Lucentini aseguró que el alcance actual de la tecnología facilita la confección de un mapa integrado que vincula la situación del suelo, la solución edáfica, la analítica de savia, la inoculación foliar y las lecturas de clorofila.
Lucentini concluyó que este triángulo virtuoso de datos procesado por Inteligencia Artificial permitirá que el sector agropecuario diagnostique con precisión científica la realidad productiva de los campos y modifique de manera estructural la forma de producir alimentos en el país.