En 2005, CREA, Profertil y la Facultad de Agronomía de la UBA lanzaron el programa Maicero, inspirado en el éxito previo del programa Triguero. Esta iniciativa pionera nació con el objetivo de crear una plataforma que permita evaluar y determinar la dosis óptima de fertilización para el cultivo de maíz.
La tecnología al servicio del agro: Triguero y Maicero
El programa Triguero había demostrado el potencial de un sistema experto que asistiera en la toma de decisiones sobre la fertilización y manejo del maíz.
A pesar de que la fertilización nitrogenada ya era reconocida como crucial, la gran variabilidad en los resultados del cultivo, tanto físicos como económicos, impulsó a los desarrolladores a incluir factores adicionales como el clima, la variabilidad espacial de los suelos y los paisajes.
Los estudios iniciales revelaron dos factores clave a incorporar en el modelo: el deterioro de los suelos y el aporte de la napa freática en ciertas regiones.
Con estas nuevas variables, Maicero no solo heredó los aprendizajes de Triguero, sino que los amplificó mediante una experimentación de campo efectiva, abordando la estructura y nutrición del cultivo y definiendo los escenarios óptimos para cada región mediante el modelo de simulación CERES Maize.
El sistema de decisión de Maicero integra la respuesta física del rendimiento y su variabilidad bajo diferentes condiciones de producción, considerando la variabilidad climática, el deterioro de suelos y la presencia de napa. Además, se incluye un análisis económico de la respuesta a la fertilización.
El resultado de este esfuerzo conjunto es Maicero, una herramienta que evalúa la dosis de fertilización ideal basándose en múltiples criterios y variables. El modelo permite estimar el riesgo asociado a las decisiones de manejo mediante la cuantificación de la respuesta económica marginal esperada y los umbrales de fertilización en diversos escenarios de seguridad.
Una de las mayores innovaciones de Maicero es su transición de un modelo determinístico a uno probabilístico, considerando la variabilidad climática interanual. Esta capacidad predictiva es crucial para optimizar el uso de fertilizantes, protegiendo tanto el medio ambiente como la rentabilidad agrícola.
La primera versión del programa fue seguida por Maicero 2.0, que mejoró la interfaz de usuario y amplió la cobertura geográfica. En los últimos cinco años del convenio, se integró la dimensión ambiental, evaluando el impacto de la fertilización a través de indicadores como el riesgo de lixiviación de nitrógeno y las emisiones de gases de efecto invernadero.
El programa Maicero es el resultado del trabajo incansable de cientos de técnicos e investigadores, cuyos conocimientos y esfuerzos han dejado una huella imborrable en el desarrollo de soluciones digitales avanzadas en la agricultura.
