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Me llamo Sami Yacoubi y soy francés. Soy licenciado en Ciencia computacional e ingeniería y siempre me ha apasionado la innovación. Trabajé durante dos años y medio en la SNCF, la compañía ferroviaria francesa, dirigiendo su aceleradora de startups y trabajando en la división de innovación para solucionar muchos tipos de problemas distintos, entre ellos la gestión de la vegetación. De hecho, allí aprendí mucho sobre agricultura.
Cuando trabajaba en la SNCF, hice un máster en Emprendimiento en el HCE de París. Me apasionaba el espacio, y en el verano de 2019 conocí a Jyotsna en un evento de la Agencia Espacial Europea. Me contó lo que tenía en mente y entonces decidimos trabajar juntos y lanzar SpaceSense. Luego nos aceptaron en una incubadora de la Polytechnique, una excelente escuela de ingeniería de Francia, y conseguimos financiación para poner efectivamente en marcha la empresa.
Estábamos seguros de que la inteligencia artificial geoespacial podía ser extremadamente útil para muchas personas, no sólo en la agricultura, sino en todos los sectores. Sin embargo, debido a su complejidad, sólo unas pocas empresas podían permitirse acceder a los datos y utilizarlos, y con SpaceSense queríamos justamente crear un software que lo hiciera más fácil. Empezamos a desarrollar unos productos para la agricultura, y así conocimos a xFarm Technologies, uno de nuestros primeros clientes. Luego conseguimos recaudar 1,5 millones de euros de algunas sociedades de capital riesgo y business angels, lo que nos permitió contratar al equipo que tenemos hoy y desarrollar nuestros productos.
Empecemos por la parte geoespacial, es decir la ciencia de recopilar datos a partir de información georreferenciada, o sea información que puede localizarse en algún lugar de un mapa. Por tanto, se trata de extraer datos de imágenes satelitales e información georreferenciada, lo cual existe desde hace mucho tiempo. La parte de la IA es un poco más reciente; antes, cada imagen tenía que ser monitorizada manualmente por alguien intentando identificar ciertos elementos o ejecutar un script, etc., pero esto llevaba mucho tiempo. Con la inteligencia artificial es posible hacerlo de forma escalable, porque la IA permite automatizar y replicar la supervisión que de otro modo tendría que hacerse manualmente.
El mercado de las imágenes por satélite para la agricultura es bastante difícil en estos momentos: para que las imágenes satelitales y la IA sean realmente eficaces se necesitan muchos datos para entrenar los modelos. Esto es cierto para la IA en cualquier sector, pero especialmente en la agricultura, porque hay mucha diversidad en cuanto a clima, cultivos y suelos. Ahora bien, xFarm Technologies cuenta con cientos de miles de agricultores que introducen información en la aplicación, así que tenemos acceso a tantos datos como casi ninguna otra empresa del mundo (o quizá ninguna otra empresa del mundo). Es una gran oportunidad y creo que podremos crear modelos más precisos que nuestros competidores. Por supuesto, los retos son muchos. Como he dicho, hay mucha diversidad en cuanto a clima, suelos y cultivos, así que no habrá una misma receta para todos los países o regiones del mundo; tenemos que encontrar la manera de adaptar fácilmente nuestras soluciones a los distintos contextos en los que la gente las necesite.
Sí, el MRV (del inglés Monitoring, Reporting, Verification) es muy importante. La idea es que, gracias a las imágenes por satélite, las partes interesadas puedan controlar lo que ocurre en un lugar determinado y asegurarse de que algo que se ha declarado ha sido efectivamente realizado. Así que el MRV es una gran herramienta para implementar muchas prácticas medioambientales que antes no eran viables, especialmente en el mercado del carbono. Para que esta tecnología funcione de verdad, tiene que haber una buena manera de garantizar la responsabilidad, de asegurarse de que realmente se hace lo que se declara. Pues bien, los satélites nos permiten hacer esa verificación a muy gran escala, a escala mundial, a un coste muy bajo. Y con xFarm Technologies tenemos tantos datos que estoy seguro de que en tres o cuatro años tendremos un excelente sistema MRV.
Al realizar un seguimiento más detallado de lo que ocurre en el campo, las empresas agroalimentarias pueden saber exactamente qué prácticas se están aplicando y asociarlas a una estimación del carbono almacenado o emitido a la atmósfera. Esto permite un nivel de control y precisión que antes era imposible alcanzar. Incluso hay satélites que monitorizan los gases de efecto invernadero mediante sensores atmosféricos que detectan la presencia de determinados gases.
Lo interesante de las imágenes por satélite es que disponemos de datos que se remontan al menos a los años noventa. Esto significa que tenemos información histórica e imparcial, por lo que podemos comprobar cada campo de la cadena de suministro y ver cómo es ahora y cómo ha sido en los últimos años, por supuesto gracias a unos algoritmos que procesan estos datos. Así, por ejemplo, podemos averiguar si determinados productos proceden de un campo que ha sufrido deforestación en los últimos tres o cinco años. Por supuesto, es una forma estupenda de que las empresas agroalimentarias comprueben su cadena de suministro actual, pero también de examinar a los posibles nuevos proveedores y asegurarse de que cumplen las normas que esperan.
Yo diría que el que pusimos en marcha cuando empezamos a colaborar con xFarm Technologies, para proporcionar a los agricultores información fiable que les permita saber qué ocurre en sus campos y controlar la salud de sus cultivos, y que les haga la vida un poco más fácil. Creo que actualmente analizamos unos 50 millones de hectáreas cada mes para cerca de medio millón de agricultores en Europa: cuando viajo en tren y veo los campos cultivados a mi alrededor, me alegra pensar que quizá estemos contribuyendo un poco a cuidar algunos de esos campos.
Espero que nos hayamos convertido en el sistema de gestión agrícola líder, en la herramienta digital para la agricultura número 1 del mundo. Creo de verdad que lo que hacemos es bueno, también para el medio ambiente, y que debe seguir adelante. Tenemos las herramientas, la actitud y el equipo adecuado para hacerlo, y espero que dentro de unos años la mayoría de los agricultores del mundo utilicen la aplicación xFarm para simplificar su trabajo y mejorar sus vidas.
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