{"id":20952,"date":"2026-08-06T16:22:45","date_gmt":"2026-08-06T19:22:45","guid":{"rendered":"https:\/\/cliente1.publisher.highstack.com.ar\/?p=20952"},"modified":"2026-08-06T16:22:45","modified_gmt":"2026-08-06T19:22:45","slug":"presentaron-una-plataforma-que-combina-inteligencia-artificial-y-datos-del-lote-para-definir-que-corregir-en-cada-ambiente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cliente1.publisher.highstack.com.ar\/?p=20952","title":{"rendered":"Presentaron una plataforma que combina inteligencia artificial y datos del lote para definir qu\u00e9 corregir en cada ambiente"},"content":{"rendered":"
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ROSARIO.-<\/strong> Los productores generan <\/strong>cada vez m\u00e1s informaci\u00f3n sobre sus lotes: an\u00e1lisis de suelo, mapas de rendimiento, im\u00e1genes satelitales, datos topogr\u00e1ficos y registros<\/strong> de campa\u00f1as anteriores. El desaf\u00edo ya no pasa por obtener esos datos, sino por interpretarlos en conjunto.<\/strong> Con esa premisa, durante el Congreso de Aapresid, organizado con el impulso de Expoagro,<\/strong> se present\u00f3 Soil Data Fusion<\/strong>, una plataforma desarrollada por Syngenta<\/strong> que utiliza inteligencia artificial para integrar esas distintas fuentes de informaci\u00f3n, identificar qu\u00e9 factores est\u00e1n limitando el rendimiento en cada ambiente y elaborar recomendaciones de manejo espec\u00edficas para cada lote. La herramienta fue desarrollada junto con el INTA, Aapresid y la Secretar\u00eda de Agricultura de la Naci\u00f3n<\/strong>. Su funcionamiento fue explicado por Catriel Pedernera y Doron Gal, de Syngenta, <\/strong>junto con Hern\u00e1n Ren\u00e9 Sainz Rozas, jefe del Laboratorio de Suelos del INTA Balcarce, <\/strong>quien mostr\u00f3 c\u00f3mo esos diagn\u00f3sticos pueden interpretarse desde el punto de vista agron\u00f3mico.<\/p>\n

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Seg\u00fan explic\u00f3 Pedernera, el sistema re\u00fane toda la informaci\u00f3n disponible del lote<\/strong>, desde an\u00e1lisis de suelo e im\u00e1genes satelitales hasta mapas de rendimiento, datos topogr\u00e1ficos y sensores remotos, para procesarla mediante algoritmos de machine learning<\/em> e inteligencia artificial.<\/p>\n

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Doron Gal, de Syngenta<\/span>OLIVER VITOLA – Aapresid<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/section>\n<\/div>\n

\u201cTodos los datos que tenga el productor a disposici\u00f3n los ponemos en un solo lugar, los analizamos, hacemos el diagn\u00f3stico y entregamos la recomendaci\u00f3n\u201d<\/strong>, resumi\u00f3. Uno de los diferenciales, se\u00f1al\u00f3, est\u00e1 en el muestreo del suelo. En lugar de distribuir los puntos de manera uniforme, primero se analiza la variabilidad del lote y luego se determina d\u00f3nde conviene tomar las muestras. \u201cNo es una grilla aleatoria arriba del lote. Nosotros decidimos d\u00f3nde sacar el punto de muestreo dependiendo del an\u00e1lisis que le hicimos previo\u201d<\/strong>, indic\u00f3.<\/p>\n

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La plataforma viene entren\u00e1ndose desde hace tres a\u00f1os con informaci\u00f3n obtenida en unas 15.000 hect\u00e1reas distribuidas en distintas regiones del pa\u00eds.<\/strong> Cada nuevo dato incorporado permite mejorar la precisi\u00f3n de los modelos. No obstante, Pedernera advirti\u00f3: \u201cPodemos tener un muy buen reporte, pero despu\u00e9s el cuello de botella va a ser la maquinaria disponible que tengamos en el campo\u201d<\/strong>, advirti\u00f3.<\/p>\n

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Doron Gal explic\u00f3 que el sistema analiza miles de im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n y sigue el comportamiento de cada p\u00edxel a lo largo de distintas campa\u00f1as agr\u00edcolas<\/strong>. Con esa informaci\u00f3n agrupa sectores con caracter\u00edsticas similares y construye las llamadas \u201cclases de suelo\u201d, que sirven de base para todo el an\u00e1lisis posterior. Luego incorpora nuevas capas de informaci\u00f3n, como mapas de rendimiento, relieve, sensores y resultados de laboratorio. Cuantos m\u00e1s datos se suman, mayor es la precisi\u00f3n del diagn\u00f3stico.<\/strong><\/p>\n

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A partir de all\u00ed, la inteligencia artificial analiza c\u00f3mo interact\u00faan variables como nutrientes, textura, materia org\u00e1nica, pH o compactaci\u00f3n para determinar cu\u00e1les son los factores que realmente est\u00e1n condicionando el rendimiento y qu\u00e9 pr\u00e1cticas deber\u00edan priorizarse.<\/strong><\/p>\n

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Una plataforma combina inteligencia artificial y datos del lote para definir qu\u00e9 corregir en cada ambiente<\/span>OLIVER VITOLA – Aapresid<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/section>\n<\/div>\n

Para mostrar c\u00f3mo funciona la plataforma en la pr\u00e1ctica, Sainz Rozas present\u00f3 un caso real correspondiente a un lote del norte de Santa Fe para mostrar c\u00f3mo la plataforma integra mapas de rendimiento, an\u00e1lisis de suelo y otras variables con el objetivo de identificar qu\u00e9 factores est\u00e1n limitando la productividad. En ese caso, el sistema determin\u00f3 que las principales limitantes eran el f\u00f3sforo, el zinc y el boro, aunque tambi\u00e9n permiti\u00f3 establecer cu\u00e1les de esos nutrientes justificaban un manejo diferenciado y cu\u00e1les no.<\/strong><\/p>\n

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En el caso del f\u00f3sforo, el mapa alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n considerada suficiente para realizar aplicaciones variables y mostr\u00f3 amplios sectores con niveles por debajo de los adecuados. Al comparar esos resultados con ensayos del INTA, el especialista explic\u00f3 que esos ambientes pod\u00edan responder favorablemente a la fertilizaci\u00f3n. Sin embargo, aclar\u00f3 que el nivel del nutriente por s\u00ed solo no alcanza para definir una recomendaci\u00f3n<\/strong>, ya que tambi\u00e9n intervienen otras variables del suelo. \u201cLa respuesta al f\u00f3sforo aumenta cuando el suelo tiene m\u00e1s compactaci\u00f3n\u201d, se\u00f1al\u00f3, al explicar que esa condici\u00f3n limita el desarrollo de las ra\u00edces y modifica el aprovechamiento del nutriente.<\/p>\n

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<\/source>\"Hern\u00e1n<\/picture><\/div>\n<\/div>
Hern\u00e1n Ren\u00e9 Sainz Rozas, jefe del Laboratorio de Suelos del INTA Balcarce<\/span>OLIVER VITOLA – Aapresid<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/section>\n<\/div>\n
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Con el zinc ocurri\u00f3 algo similar. El mapa present\u00f3 una calidad aceptable y permiti\u00f3 identificar sectores donde la deficiencia justificaba una aplicaci\u00f3n diferenciada.<\/strong> Seg\u00fan record\u00f3, ensayos realizados por el INTA muestran que, con esos niveles, el ma\u00edz puede responder con incrementos de hasta dos toneladas por hect\u00e1rea<\/strong>. Tambi\u00e9n en este caso remarc\u00f3 que variables como la materia org\u00e1nica y la compactaci\u00f3n modifican la respuesta del cultivo y deben considerarse junto con el an\u00e1lisis qu\u00edmico.<\/p>\n

Con el boro, en cambio, la conclusi\u00f3n fue distinta. Si bien el sistema detect\u00f3 bajos niveles del nutriente en pr\u00e1cticamente todo el lote, la precisi\u00f3n del mapa no era suficiente para recomendar aplicaciones variables.<\/strong> En consecuencia, la sugerencia fue realizar una fertilizaci\u00f3n uniforme sobre toda la superficie. El caso tambi\u00e9n mostr\u00f3 cu\u00e1ndo no era necesario intervenir. Para ese lote, el potasio no aparec\u00eda como un factor limitante<\/strong>, una conclusi\u00f3n que coincid\u00eda con los resultados obtenidos en trabajos de calibraci\u00f3n del INTA.<\/p>\n

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Sobre el cierre, Sainz Rozas sostuvo que uno de los principales aportes de este tipo de herramientas es ayudar a ordenar e interpretar una gran cantidad de informaci\u00f3n<\/strong>, aunque insisti\u00f3 en que las recomendaciones deben validarse en el propio campo. \u201cTenemos que ponerle n\u00famero a las cosas\u201d<\/strong>, afirm\u00f3. En ese sentido, propuso realizar franjas con distintas dosis de fertilizaci\u00f3n para medir la respuesta de los cultivos y, al mismo tiempo, seguir mejorando los modelos con datos obtenidos en condiciones reales.<\/p>\n

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