IoT en la agricultura: guía de conectividad y hardware

El IoT en la agricultura consiste en colocar sensores en campos, establos y en el propio ganado para medir aspectos como la humedad del suelo, las precipitaciones o la salud animal. Cada dispositivo envía después sus lecturas por una red inalámbrica a un software que ayuda a los agricultores a decidir qué hacer. Si te equivocas con ese hardware o con esa red, puedes acabar sustituyendo cientos de dispositivos tras la primera campaña.

Si el término te resulta nuevo, IoT son las siglas de Internet of Things, el internet de las cosas. Significa simplemente objetos cotidianos equipados con un pequeño ordenador y una radio para poder comunicar lo que miden. Esta guía cubre cómo viajan los datos agrícolas, qué hardware comprar y qué se rompe cuando un proyecto crece.

La mayoría de los proyectos de IoT agrícola que fracasan lo hacen en la fase de sensores y red, antes de que nadie haya analizado una sola lectura. Los huecos en los datos también salen caros, ya que cada lectura tiene que llegar limpia, completa y lista para usar. Los servicios de ingeniería de datos resuelven esto construyendo los sistemas que recogen, verifican y almacenan las lecturas de todos los dispositivos.

¿Qué opciones de conectividad existen para terrenos agrícolas remotos?

Recuperar datos de terrenos rurales es más difícil de lo que parece, porque los campos se extienden kilómetros con cobertura móvil irregular y sin tomas de corriente. Por eso una instalación de IoT para agricultura inteligente suele funcionar sobre una red de área extensa y bajo consumo (LPWAN). Una LPWAN envía mensajes pequeños, como una lectura de humedad del suelo, a larga distancia con muy poca batería. En la práctica, elegirás entre tres tipos de red:

• LoRaWAN: tus sensores envían lecturas a una pasarela, una caja sobre un poste o en el tejado de un establo que las reenvía a internet. Estas cajas las compras y las colocas tú. La LoRa Alliance, que mantiene el estándar, sitúa el alcance en hasta unos 15 km en zonas rurales y la duración de la batería en más de 10 años. Las colinas y los árboles acortan ese alcance. Obtienes control total y no pagas cuotas a un operador móvil, pero también asumes el mantenimiento de cada pasarela.
• NB-IoT y LTE-M: son versiones simplificadas de la tecnología de tu teléfono, así que cada dispositivo lleva una tarjeta SIM y usa torres que ya gestiona un operador móvil. La GSMA, la asociación del sector inalámbrico, indica que NB-IoT admite una duración de batería superior a 10 años. También sitúa los módems LTE-M entre el 20% y el 25% del coste de los antiguos de 2G. No hay nada que instalar, pero pagas una tarifa por dispositivo y el servicio solo sirve donde haya cobertura móvil en tus campos.
• Satélite: los dispositivos envían mensajes pequeños a un satélite que pasa por encima, que los retransmite a una estación terrestre. El organismo de normalización 3GPP incorporó las conexiones de sensores por satélite a las especificaciones de su Release 17. Llega a lugares donde no llega nada más, pero puede costar más por mensaje y necesita vista despejada al cielo. Algunos servicios pueden enviar los datos por lotes en lugar de al instante.

¿Cómo se comparan LoRaWAN, NB-IoT y satélite en una explotación?

La tabla siguiente compara las tres opciones, y la elección correcta depende sobre todo del terreno que necesites cubrir. Algunos despliegues las combinan, con LoRaWAN en la explotación principal y satélite para depósitos de agua remotos.

¿Qué sensores necesita realmente la agricultura de precisión con IoT?

La agricultura de precisión consiste en tratar cada parte de un campo, o cada animal, según lo que necesita en lugar de tratarlo todo igual. En la agricultura de precisión con IoT, los sensores aportan las mediciones que lo hacen posible. Cuatro tipos de hardware cubren la mayoría de los proyectos:

• Las sondas de suelo se entierran y miden humedad, temperatura y a veces niveles de sales a varias profundidades.
• Las estaciones meteorológicas registran precipitaciones, viento, humedad y temperatura en un punto concreto, lo que importa porque las condiciones varían dentro de una explotación grande.
• Los collares para ganado, o los crotales que cumplen la misma función, registran dónde está un animal, cuánto se mueve y a veces su temperatura corporal.
• Las cámaras vigilan cultivos, puertas o zonas de alimentación. Necesitan mucha más energía y capacidad de datos que las otras tres, así que suelen tener su propia conexión móvil o wifi.

Cuando compares modelos de sensores, revisa cuatro aspectos:

• Duración de la batería: ¿cuánto dura la batería con la frecuencia de envío que necesitas?
• Mantenimiento: ¿cada cuánto hay que recalibrarlo? Las sondas de suelo pierden precisión poco a poco, así que alguien tiene que contrastarlas con una referencia conocida y corregirlas de vez en cuando.
• Compatibilidad de red: ¿funciona con la red que elegiste en el apartado anterior?
• Acceso a los datos: ¿puedes exportar las lecturas en bruto o quedan encerradas en la aplicación del proveedor? El acceso abierto te permite combinar marcas y llevar los datos a tu propio software más adelante.

Una sonda barata que exige una visita al mes acaba costando más que otra más cara que puedes dejar tranquila toda una campaña.

¿Cómo debes distribuir la red por tus campos?

Una vez elegido cómo viajarán tus datos, la siguiente pregunta es cómo se conectan los dispositivos repartidos por tu terreno. Los ingenieros llaman a esa disposición la topología de la red, y las explotaciones suelen optar por uno de dos diseños.

El más sencillo es la topología en estrella, donde cada sensor habla directamente con una pasarela, igual que los radios que confluyen en el buje de una rueda. LoRaWAN está construido así, y la LoRa Alliance llama a su versión “estrella de estrellas”, con varios de esos centros reportando a un servidor central. Cada dispositivo tiene un único enlace directo, así que los problemas son fáciles de localizar y resolver. La debilidad aparece en los límites de tu terreno, donde todo lo que quede fuera del alcance de una pasarela simplemente no puede enviar sus lecturas.

En cambio, una topología en malla resuelve ese problema de los límites dejando que los sensores se pasen los mensajes entre sí hasta que uno llega a una pasarela. Eso la hace útil en campos largos, estrechos o de forma irregular, y en valles donde la señal directa no pasa. El reenvío tiene, eso sí, un inconveniente. Los sensores que transportan los mensajes de sus vecinos agotan antes sus baterías y, si uno falla, los dispositivos que dependían de él pierden su ruta de salida. Por eso la mayoría de las explotaciones se queda con la topología en estrella y añade una pasarela o dos, reservando la malla para terrenos realmente complicados.

¿Qué falla cuando un piloto de IoT agrícola crece?

Un piloto con 20 sensores en un solo campo puede ocultar problemas que un despliegue de 500 destapará en pocos meses. Tres aparecen una y otra vez:

• Consumo de batería: la duración que indica la ficha técnica asume condiciones ideales, pero los envíos frecuentes, la señal débil y las noches frías la acortan. Fija la frecuencia de envío según lo que necesiten tus decisiones, ya que una lectura de humedad del suelo por hora suele bastar. Asegúrate también de que los dispositivos se reinicien y sigan registrando después de un corte de corriente.
• Lecturas perdidas o tardías: ninguna red inalámbrica entrega todos los mensajes, y un dispositivo que pierde la conexión suele enviar las lecturas guardadas tarde o desordenadas. Haz que cada sensor marque las lecturas con la hora en que se tomaron, las retenga hasta que vuelva el enlace y deja que el software elimine duplicados y restaure el orden. Las lecturas también llegan a ráfagas cuando cientos de dispositivos se reconectan tras una tormenta, algo que una arquitectura serverless gestiona bien al añadir capacidad de cómputo solo mientras hace falta.
• Actualizaciones remotas: cada sensor ejecuta firmware, el software integrado que controla cómo mide y envía datos, y cambiarlo en 500 dispositivos implica distribuir actualizaciones por aire. Actualiza primero un grupo pequeño, comprueba que esos dispositivos reportan con normalidad y conserva en cada uno la versión anterior para que pueda volver a ella si la nueva falla.

Las tres soluciones viven en el software. Por ejemplo, hicimos este tipo de trabajo para SystemDataRecorder, una herramienta de monitorización de servidores para una empresa de software finlandesa. Nuestro equipo escribió programas en C ligeros que usaban unos 2 MB de memoria cada uno y se reiniciaban solos tras un corte de corriente. Kooky, un sistema de vasos reutilizables en Zúrich y Basilea, controla cada punto de devolución con software que construimos nosotros, el tipo de panel que necesita una flota de sondas de suelo.

¿Dónde cede el IoT agrícola el testigo a la IA?

Los sensores y las redes producen lecturas en bruto. Los avisos sencillos, como una alerta de suelo seco, solo necesitan reglas básicas. Las decisiones más complejas, como cuándo regar, qué animal revisar o qué rendimiento esperar, son trabajo de modelos de IA construidos encima. Nuestra guía complementaria, IA en la agricultura, explica qué logran en la práctica y el argumento de negocio que hay detrás.

Entre los sensores y los modelos de IA se sitúa una canalización de datos, el software que recoge, limpia y almacena las lecturas, y después entrega cada una al panel, al aviso o al modelo de IA que la necesita. Es la parte menos visible del sistema y la que decide si un modelo recibe datos fiables. Eso es lo que la hace tan importante: si la canalización acepta lecturas duplicadas o mal fechadas, el modelo aprende de una versión de la explotación que nunca existió.

Los datos también tienen que fluir en sentido contrario. Cuando el software toma una decisión, a menudo necesita ordenar a un dispositivo que actúe, por ejemplo abrir una válvula o una puerta. Para My Bike Valet construimos la aplicación en la nube que se comunica con el controlador de cada torre de bicicletas, comprobando los datos del usuario y desbloqueando la puerta cuando se solicita. Una válvula de riego en un campo remoto sigue el mismo patrón, con la nube confirmando el permiso y enviando después la orden al hardware. Cuando tus datos fluyan de forma fiable y estés listo para construir modelos de IA encima, nuestros servicios de desarrollo de inteligencia artificial cubren ese siguiente paso.

¿Cómo acertar con un proyecto de IoT agrícola desde el principio?

El éxito del IoT en la agricultura se decide en la fase de planificación, mucho antes de que nadie entrene un modelo. Tres decisiones marcan el resultado: la red que eliges, los sensores que compras y cómo vas a alimentarlos, actualizarlos y supervisarlos. Juntas determinan si el proyecto seguirá funcionando cuando pase de un campo a toda la explotación.

Aun así, el IoT no siempre es la respuesta correcta. En una parcela pequeña o un solo establo, comprobarlo a mano cada mañana puede seguir costando menos que una red de sensores. Ante la duda, haz una prueba en un campo durante una campaña antes de cursar un pedido grande, para que los números salgan de tu propio terreno.

Muchas empresas agroalimentarias y compañías AgTech tienen equipos sólidos de campo y agronomía, pero nadie internamente para construir la parte de la nube: la canalización, el panel de dispositivos y el sistema de actualizaciones. Ese es el trabajo que asumimos nosotros. Nuestros ingenieros ya conocen las tecnologías implicadas, desde el lenguaje C que corre en hardware pequeño y de bajo consumo hasta las plataformas cloud. También nos sentimos cómodos empezando antes de que todos los requisitos estén cerrados. Eso encaja con la agricultura, donde cada campaña te enseña algo nuevo.

¿Estás planificando un despliegue de sensores? Hemos entregado software para dispositivos conectados y canalizaciones de datos antes, así que habla con nosotros sobre tu proyecto AgTech.

Preguntas frecuentes

Vea cómo nuestras herramientas ERP personalizadas ayudaron a Mass Movement a alcanzar un crecimiento de ingresos de $2.74 mil millones

Este campo es obligatorio. no es un correo electrónico comercial

Obtener Caso de Estudio