Del 21 de marzo al 8 de abril de 2022
Tras el éxito de la primera reunión anual de la Research Data Alliance (RDA) en 2020, los coordinadores de la IGAD están encantados de organizar la Segunda Reunión Anual Virtual entre el 21 de marzo y el 8 de abril de 2022. La reunión se celebrará de forma virtual para permitir la participación de miembros y asistentes interesados de todo el mundo.
En lugar de una reunión anual, el año pasado organizamos las Pausas para el café de la IGAD y trabajamos en la transición del Grupo de Interés en Datos Agrícolas, para convertirlo en la nueva Comunidad de Práctica de Mejora de los Datos Agrícolas Globales. La CoP proporcionará una mejor alineación con la práctica global, una mayor capacidad para impactar a las partes interesadas a través de la mejora de los sistemas y prácticas de datos, y el aprendizaje mutuo a partir del intercambio de experiencias. También aumentará las oportunidades de formar asociaciones en proyectos específicos.
La reunión virtual de 2022 proporcionará una plataforma en línea para seguir creando colaboraciones, compartiendo conocimientos y desarrollando innovaciones con actividades que incluyen sesiones de paneles, debates de grupo y presentaciones contribuidas distribuidas a lo largo de dos semanas entre el 21 de marzo y el 8 de abril de 2022. El programa completo se anunciará más adelante.
Llamada a contribuciones de la comunidad
El éxito de la reunión virtual contará con la colaboración de la comunidad IGAD. Los interesados en contribuir activamente con una presentación o una sesión de panel, por favor envíen su título, una breve biografía de los ponentes y un breve resumen de su contribución antes del 28 de febrero de 2022. Se prefieren las contribuciones de personas y organizaciones que hayan aplicado las recomendaciones de IGAD/RDA en proyectos e iniciativas de datos alimentarios y agrícolas. Los debates pueden incluir tanto aspectos políticos como técnicos. También alentamos la presentación de propuestas para discutir posibles nuevos grupos de trabajo.
Este año aceptamos propuestas en inglés y español. Para presentar su propuesta, haga clic aquí (inglés) o aquí (español)
Los que no sean seleccionados tendrán la oportunidad de participar en la 2ª edición de las Pausas para el café de IGAD que se iniciarán tras la celebración de la Segunda Reunión Anual Virtual de IGAD 2022.
Para cualquier pregunta, póngase en contacto con nosotros en aims@fao.org.
Temas sugeridos
Son bienvenidas las contribuciones relacionadas con todas las áreas de interés de la IGAD. Este año nos gustaría destacar especialmente los siguientes temas:
1. Cuestiones éticas y legales en torno a los datos agrícolas, que será organizado por Valeria Pesce (Foro Global de Investigación e Innovación Agrícola, GFAR) y Suchith Anand y Kathryn Bailey (Global Open Data for Agriculture and Nutrition, GODAN)
Los flujos de datos agrícolas implican a diferentes actores desde su generación hasta su transformación, enriquecimiento, agregación y fruición final. Estas dinámicas tienen dimensiones éticas, socioeconómicas y legales que afectan al modo en que la digitalización de la agricultura beneficia a los distintos actores, dejando a menudo atrás a los que tienen menos recursos. En esta sesión invitamos a que se hagan presentaciones sobre estas cuestiones éticas y legales, experiencias al tratarlas y posibles formas exitosas de abordarlas.
Ejemplos de temas relevantes son: la propiedad de los datos, el control de los datos en la línea, las asimetrías de datos en las cadenas de valor, el bloqueo de los clientes, los datos sesgados, las prácticas de datos injustas, los datos sensibles de las empresas, los códigos de conducta, los contratos inteligentes, las plataformas de confianza / las cooperativas de datos, la monetización de los datos / los mercados, los datos del sector privado de interés público, los espacios precompetitivos, los datos como bien público.
2. Plataformas de datos agrícolas: ¿cómo abordar el panorama fragmentado? que organizará Lars Kahnert (Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit, GIZ)
En la actualidad, los datos agrícolas están fragmentados entre varios actores y a menudo se infrautilizan porque apenas se comparten o analizan. En cualquier caso, los agricultores suelen carecer de acceso a los datos recogidos sobre ellos, por lo que a menudo toman decisiones agrícolas sin conocimiento de causa. Mediante la combinación de múltiples fuentes de datos, se podría habilitar una agronomía basada en datos y mejorar las recomendaciones para los agricultores. Una mayor disponibilidad y accesibilidad de los datos puede hacer que la agricultura sea más productiva y que las cadenas agroalimentarias sean más eficientes y transparentes. El acceso compartido a los datos y a la información interoperable a lo largo de la cadena de suministro podría contribuir de forma sostenible a la mitigación de riesgos, a la mejora de la prestación de servicios y a informar sobre los requisitos de diligencia debida, lo que beneficiaría a múltiples partes interesadas. En esta sesión, invitamos a presentar enfoques para superar las barreras al intercambio de datos y la falta de interoperabilidad semántica y técnica, para establecer plataformas de datos compartidos que combinen datos de diferentes fuentes.
Algunos ejemplos de temas relevantes son: políticas de intercambio de datos, interoperabilidad, agregación y anonimización de datos, casos de uso de plataformas de datos compartidos, Inteligencia Artificial, propiedad de la plataforma, gobernanza y modelos de negocio.
3. La gobernanza de las tecnologías digitales y los datos agrícolas en las explotaciones agrícolas será organizada por Sarah-Louise Ruder (Canadá, Universidad de la Columbia Británica), la Dra. Hannah Wittman (Canadá, Universidad de la Columbia Británica)
Alentamos la presentación de propuestas internacionales de diversos grupos: agricultores, organizaciones agrícolas, empresas de nueva creación, industria, actores gubernamentales y no gubernamentales, e investigadores. Las propuestas pueden referirse a las cuestiones que se enumeran a continuación o hablar de la justicia y la soberanía de los datos o del acceso abierto y los bienes comunes de datos en general.
· Justicia y soberanía de datos. ¿Qué significa la justicia y la soberanía de los datos para los agricultores? ¿Cómo pueden las aplicaciones de la agricultura digital gobernar los datos y el conocimiento de una manera que priorice la justicia y la soberanía de los datos a nivel individual (por ejemplo, a nivel de granja) y colectivo (por ejemplo, datos agregados, bienes comunes)? ¿Qué aspecto tiene la soberanía de los datos indígenas para los sistemas agrícolas y alimentarios?
· Acceso abierto y bienes comunes de datos. ¿Qué son los bienes comunes de datos? ¿Quién puede definir y promulgar los bienes comunes de datos? ¿Quiénes participan? ¿Quién puede/debe compartir qué y con quién? ¿Quién debe encargarse de gestionar los bienes comunes de datos o las bases de datos abiertas? ¿Quién gestiona su coste?
Algunos ejemplos de temas relevantes son: la promulgación de principios de justicia de datos y soberanía de datos (por ejemplo, OCAP, FAIR, CARE), la soberanía de datos indígena para los sistemas alimentarios y de tierras, los bienes comunes de datos y los datos abiertos (por ejemplo, la Carta de Datos Abiertos), las licencias y los permisos para utilizar datos abiertos, las iniciativas de datos agrícolas dirigidas por los agricultores y las normas de datos agrícolas de precisión
4. La organización de FAIR data y el código de la Inteligencia Artificial (IA) en la producción agrícola correrá a cargo de Erik Van Ingen (Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación, FAO) y Ioannis N. Athanasiadis (Wageningen University and Research)
Los principios FAIR (Findable, Accesible, Interoperable y Reusable) se centraron originalmente en los datos académicos. La IA llevó el concepto de datos a otro nivel, en el que los modelos de IA pasaron a ser tan importantes como los datos de entrada utilizados (los profesionales del aprendizaje automático se refieren a esto como datos de entrenamiento). Existen grandes iniciativas de datos, como la plataforma geoespacial Hand in Hand de la FAO o la iniciativa Data For Now. Todas ellas tienen en común que publican una gran cantidad de datos, pero no los modelos subyacentes utilizados. Al mismo tiempo, la IA lucha por identificar y tratar los sesgos en los modelos de IA. Google se esfuerza por hacer que los modelos subyacentes sean más FAIR a través de Colab y el Manifiesto de Jupyter Notebook, pero hay un largo camino por recorrer. La API de Google Earth Engine podría ser el inicio de la estandarización de los modelos de teledetección, pero a día de hoy sigue siendo un estándar propio de Google. El Open Geospatial Consortium (OGC) dispone en principio de un catálogo en el que se pueden publicar modelos geoespaciales, pero los modelos no son necesariamente interoperables. La buena noticia es que el estándar de bienes públicos digitales identifica los modelos abiertos de IA como uno de los 4 pilares de los bienes públicos digitales en el contexto de su trabajo sobre los objetivos de desarrollo sostenible. El 25 de noviembre de 2022, 193 países adoptaron el primer acuerdo mundial sobre la ética de la inteligencia artificial, por lo que existe un impulso para aplicar los principios FAIR al código y los datos de la IA.
¿Cómo podemos contribuir a este impulso? ¿En qué medida los modelos, el código y los datos de la IA son distintos, en contraste con otros ámbitos de aplicación? Le invitamos a que envíe resúmenes de su presentación en los que exponga sus prácticas y su visión para la FAIRización de los datos y el código de la Inteligencia Artificial en la producción agrícola.
5. Los estándares de datos de las interacciones planta-polinizador serán organizados por Debora Drucker (Embrapa)
Las interacciones entre plantas y polinizadores son reconocidas por su papel clave en el funcionamiento de los ecosistemas y la agricultura sostenible. Sin embargo, los datos sobre los polinizadores vegetales se almacenan actualmente en silos a través de múltiples redes e iniciativas específicas de cada país. La capacidad de integrar esos datos a nivel regional y global es crucial para permitir el análisis de patrones y la comprensión a escalas biológicamente relevantes. En este contexto, se necesita urgentemente la adopción de estándares de datos comunitarios sobre polinización y buenas prácticas. Se invita a los casos de uso de la polinización de plantas específicos de la agricultura a presentar buenas prácticas y la adopción de normas para facilitar el intercambio de datos sobre polinización de plantas. Invitamos a los casos de uso de la polinización de plantas específicos de la agricultura de las buenas prácticas en el manejo de datos y la adopción de normas, incluyendo (pero no limitado a) las iniciativas de cumplimiento de los principios FAIR.
6. Gestión de datos sobre cultivos, organizada por Medha Devare (Instituto Internacional de Investigación sobre Políticas Alimentarias, IFPRI)
La armonización de la captura y la anotación coherente de los datos de gestión de los cultivos es fundamental para permitir la interoperabilidad, la interpretación y la agregación de los datos con el fin de aprovechar eficazmente los conjuntos de datos individuales y los grandes conjuntos de datos. En este contexto, los datos de gestión de cultivos se refieren a los datos agrícolas contextuales, como los factores experimentales, los descriptores ambientales, las prácticas de gestión agronómica y la maquinaria. Aunque se han invertido importantes recursos y atención en protocolos comunes y esfuerzos de interoperabilidad, como ontologías y estándares de datos, no es fácil anotar los datos de gestión de cultivos de forma coherente, porque ha habido una proliferación de los propios estándares, a menudo con duplicación de conceptos/términos. Esta sesión de RDA – IGAD será una oportunidad para que los ponentes presenten sus esfuerzos para permitir una anotación coherente de los datos de gestión de cultivos con el objetivo de la interoperabilidad y la capacidad de aprovechar eficazmente la ciencia de los datos.
Algunos ejemplos de temas relevantes son: Gestión de cultivos; gestión de datos; interoperabilidad; ciencia de datos; armonización de datos; normas de datos; ontologías
7. IGAD/RDA : Compartiendo experiencias y creando diálogos digitales en América Latina y el Caribe (español) que será organizado por Wouter Schallier (Comisión Económica de las Naciones Unidas para América Latina y el Caribe) e Imma Subirats (Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación, FAO)
Esta sesión recogerá presentaciones que se refieran a experiencias sobre gestión de datos de investigación, datos abiertos y ciencia abierta en América Latina y el Caribe. Los temas incluirán todos los definidos en la lista de temas anterior, pero también incluirán experiencias en el contexto de RDA y lo que RDA/IGAD puede hacer mejor para facilitar la integración de más organizaciones e individuos en la comunidad de práctica.
Esta sesión se impartirá en español.
IGAD se ha convertido en la Comunidad de Práctica de Mejora de los Datos Agrícolas Globales
Formado en 2013, desde su creación el Grupo de Interés en Datos Agrícolas (IGAD) ha crecido en fuerza de la comunidad a más de 200 miembros, convirtiéndose en uno de los grupos temáticos más prominentes de la RDA. IGAD es un grupo orientado al dominio que trabaja en todas las cuestiones relacionadas con los datos agrícolas mundiales. Representa a las partes interesadas en la gestión de datos para la investigación y la innovación agrícolas, incluyendo la producción, la agregación y el consumo de datos.
Además, IGAD promueve las buenas prácticas en la investigación en lo que respecta a las políticas de intercambio de datos, los planes de gestión de datos y la interoperabilidad de los mismos, y es un foro para compartir experiencias y dar visibilidad a la investigación y el trabajo en materia de datos agrícolas. Una de las principales funciones de la IGAD es servir de plataforma que conduce a la creación de Grupos de Trabajo de ámbitos específicos.
Coordinadores de la Comunidad de Práctica para la Mejora de los Datos Agrícolas Mundiales (IGAD)
Debora Ducker (EMBRAPA)
Cynthia Parr (Servicio de Investigación Agrícola del USDA)
Valeria Pesce (Foro Mundial sobre Investigación e Innovación Agrícola, GFAR)
Imma Subirats Coll (Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación, FAO)
