SEGRE

Lluís Miquel Plà: "La matemàtica, fonamental per a una agricultura digital intel·ligent"

Lluís Miquel Plà Aragonès és Dr. enginyer agrònom i graduat en Ciències Matemàtiques, professor del departament de Matemàtica i investigador del centre Agrotecnio. Fa recerca amb models matemàtics de decisió combinant optimització, simulació i anàlisi de dades integrats en sistemes digitals de suport a la presa de decisions, aplicats a l’agricultura i ramaderia.

“La matemàtica, fonamental per a una agricultura digital intel·ligent”

“La matemàtica, fonamental per a una agricultura digital intel·ligent”SEGRE

Publicado por

Creado:

Actualizado:

Un enginyer agrònom matemàtic? De fet jo volia ser veterinari, però una sèrie de condicionants em van portar a estudiar Agrònoms. Abans d’acabar l’enginyeria vaig veure que les matemàtiques eren un bon complement i em vaig matricular a la UNED, cosa que va condicionar el meu futur a l’entrar a la UdL com a professor de matemàtiques i a l’IRTA com a investigador.

Les matemàtiques tenen mala fama entre els estudiants. També en el món agrari? [Riu] Sí, sembla que molts no estan gaire seduïts per la matemàtica. Aquesta percepció es trasllada a la societat, i en particular també al sector agrari, que no la percep propera ni útil per resoldre problemes propis, i menys encara si no ens hi apropem utilitzant un llenguatge planer i sense tecnicismes matemàtics.

Això representa un repte a l’hora de transferir el coneixement? Sens dubte, la solució matemàtica d’un problema no es pot transferir. Les equacions i fórmules del model cal integrar-les en programes o apps amb interfícies intuïtives adaptades a usuaris sense coneixements matemàtics.

Doni’ns algun exemple concret. Un exemple seria classificar automàticament truges reproductores segons la seva valoració econòmica: identifica les menys valuoses i permet planificar el reemplaçament. També la simulació d’una sala d’especejament, model premiat, que permet comptabilitzar el diferents talls produïts depenent del sexe i tipus genètic dels animals, per facilitar la tasca comercial de donar sortida als diferents productes i també per a la planificació dels operaris. Amb la Federació de Cooperatives Agràries hem fet una plataforma per a l’anàlisi de dades agràries basada en el big data. A nivell internacional hem minimitzat els costos de transport de la canya de sucre a Cuba, projecte amb el premi Nacional de Ciències de Cuba. A Xile hem minimitzat el cost operatiu de la gestió de cambres de fred per a fruita dolça i el seu transport a la central, i al Perú vàrem impulsar un model agrari sostenible de comunitats rurals andines.

I tot això com a resultat de la recerca? Sí, als articles de recerca publicats és on es presenta la contribució científica dels models matemàtics, resultat d’una recerca interdisciplinària amb companys matemàtics, informàtics, economistes i agrònoms.

I de cara al futur, com veu la seva recerca? Amb il·lusió. La pandèmia ha portat una acceleració impensable abans de la Covid, i ja estem treballant en (1) bessons digitals (digital twins) de granges que integrin dades de diferents sensors per anticipar solucions; (2) cooperativa de dades amb la FCAC, o la valorització de dades públiques enriquides amb dades privades de les cooperatives per millorar la seva gestió i la dels socis; (3) aprenentatge profund (deep learning) per estimar el pes dels animals a partir d’imatges; i (4) el canvi en la presa de decisions degut a la digitalització.

tracking