Project FARM – an intelligent data platform to resolve global food shortages

Se prevé que la demanda mundial de alimentos aumente un 60% para 2050. Hoy en día, un gran porcentaje de la población mundial es alimentada por pequeños agricultores, principalmente de países en desarrollo, que utilizan métodos tradicionales y prácticas agrícolas rudimentarias. La compleja cadena de valor y la falta de recursos y conectividad se suman a la ineficiencia agrícola, por lo que existe una gran necesidad de un paquete más amplio de servicios de optimización del rendimiento y reducción de riesgos para estos pequeños agricultores. Project FATM, creado en la Zona de Colaboración (CoZone) de Applied Innovation Exchange (AIE) de Capgemini en los Países Bajos, tiene como objetivo abordar estos problemas.

La plataforma Project FARM utiliza inteligencia artificial para determinar patrones agrícolas a través de big data, generando información a partir de los datos para hacer recomendaciones. Utiliza aprendizaje autmático para hacer que la plataforma sea aplicable a escala conectándola con teléfonos móviles. Esta solución se ha construido en colaboración con Agrics , una empresa social que opera en África Oriental, que proporciona a los agricultores locales productos y servicios agrícolas a crédito.

Figura 1: Cómo la plataforma FARM agrega datos y brinda información valiosa a los agricultores para ayudarlos a tomar las decisiones correctas

Los datos y el análisis de Project FARM se muestran en un tablero que brinda información útil. Por ejemplo, los agricultores pueden acceder a asesoramiento personalizado para optimizar la producción de cultivos. Los patrones de los datos disponibles proporcionan a Agrics información que puede ayudar a orientar la toma de decisiones comerciales y proporcionar información sobre los posibles riesgos comerciales. La información también se puede proporcionar a los socios en la cadena de valor, principalmente a los proveedores de insumos (como semillas y fertilizantes), así como a los productores y compradores, eliminando así las ineficiencias.

Project FARM recopila datos de varias fuentes públicas y privadas, los configura en un entorno de nube para alojarlos y ejecuta modelos analíticos en la misma nube. Agrics ofrece datos sobre cultivos, rendimiento potencial y realizado, perímetros de campo, crédito y reembolsos. Esta información se combina con datos del satélite Copernicus. Para facilitar los datos satelitales, el proyecto FARM está conectado al proyecto Sobloo, un Servicio de Acceso a Datos e Información de Copernicus (DIAS). Permita las cookies estadísticas para ver esta inserción de Youtube