Las matemáticas en la investigación del sector agropecuario

Mosquera, Cundinamarca. Junio 24 de 2022. El modelamiento matemático consiste en describir fenómenos del mundo real empleando el lenguaje y los axiomas de la matemática. Esto permite comprenderlos mejor, descubrir nuevas propiedades y predecir su comportamiento. Dados los múltiples problemas que surgen en el mejoramiento de la productividad en el sector agropecuario y la importancia del análisis de los datos recolectados en los diferentes sistemas productivos, puede verse la alta relevancia de esta herramienta en el sector, el cual se ha beneficiado de la aplicación del modelamiento matemático desde comienzos del siglo pasado.

La Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA ha venido fortaleciendo su capital humano en este campo mediante la incorporación de varios investigadores Ph.D. que se desempeñan en diversas ramas del modelamiento matemático como la estadística, sistemas dinámicos y la ciencia de datos.

Mediante múltiples proyectos de investigación que recién están terminando o están en ejecución, la matemática aplicada le permite a AGROSAVIA desarrollar nuevas herramientas para asistir la toma de decisiones en el sector agropecuario colombiano. Estas iniciativas emplean las bases de datos de la Corporación que se encuentran contenidas en el sistema de información de libros de campo y laboratorio – SILC, potenciando la capacidad de uso de tan importante recurso.

Estas investigaciones no han pasado desapercibidas ante la comunidad académica colombiana y como consecuencia, por invitación de la Sociedad Colombiana de Matemáticas, tres investigadores del Equipo Extendido de Estadística (EEE) de AGROSAVIA desarrollaron una de las sesiones de industria de la segunda Conferencia Colombiana de Matemáticas Aplicadas e Industriales – MAPI, en la que hablaron de modelamiento matemático en el sector agropecuario colombiano.

El evento se llevó a cabo entre el 8 y 10 de junio en Medellín, Antioquia y los investigadores participantes fueron los doctores Alexander Bustos (Centro de Investigación Tibaitatá), César Vargas (Centro de Investigación Tibaitatá) y Carlos Alberto Martínez (Sede Central). También se presentaron resultados parciales de una tesis de maestría en matemática aplicada codirigida por Carlos Alberto Martínez que hace parte del proyecto "Generación de valor agregado en polen mediante la determinación de su originen botánico a través de métodos de aprendizaje supervisado" del cual este investigador es Investigador Principal (IP).

El Dr. Alexander Bustos habló sobre el uso de modelos matemáticos para el estudio de sistemas dinámicos y las características propias de los modelos basados en individuos para representar dinámicas espacio-temporales en estudios de caso de la agricultura. Se socializó una experiencia de modelamiento para apoyar la toma de decisiones en sistemas de producción masiva de enemigos naturales de plagas agrícolas y en evaluaciones del efecto del control biológico en sistemas de cultivo comercial. Por otro lado, la presentación del Dr. César Vargas se centró en el uso de modelos matemáticos para la identificación y caracterización de microrganismos patógenos o con potencial beneficio para sistemas agroalimentarios mediante sistemas de micro fluidos. Estos ofrecen una alternativa que permite miniaturizar laboratorios enteros en la palma de la mano “lab on a chip” y reducir costos experimentales. Finalmente, el Dr. Carlos Alberto Martínez discutió el impacto del modelamiento estadístico en el sector agropecuario. Mostró varios desarrollos metodológicos relevantes y resultados teóricos de los proyectos que lidera, junto con su respectivo impacto en el agro colombiano, destacando la relevancia del rigor matemático a la hora de ofrecer soluciones a problemas prácticos, ya que esto ofrece ciertas garantías sobre las ofertas tecnológicas.