El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Agricultura Moderna

A través de fotografías satelitales e información meteorológica, las empresas determinan la superficie cultivada y rastrean la salud de los cultivos en tiempo real. Las empresas pueden utilizar tecnologías de big data, IA y ML para anticipar los precios, calcular la producción y el rendimiento de los tomates e identificar plagas y enfermedades. Pueden asesorar a los agricultores sobre los niveles de demanda, las variedades de cultivos que se deben plantar para obtener el mejor beneficio, el uso de pesticidas y los patrones de precios futuros.

La IA será un poderoso instrumento que puede ayudar a las organizaciones a lidiar con la creciente complejidad de la agricultura contemporánea, ya que reduce drásticamente la escasez de recursos y mano de obra. Ya es hora de que las grandes corporaciones inviertan en esta área. Muchas industrias utilizan la tecnología de IA para aumentar la productividad y la eficiencia. Las tecnologías de IA están ayudando a las personas de todos los sectores a superar los obstáculos convencionales. Las finanzas, el transporte, la atención médica y la agricultura se encuentran entre los sectores que emplean aplicaciones de IA.

¿Cómo funciona y para qué sirve la Inteligencia Artificial?

El corazón de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático (machine learning), que permite a las máquinas mejorar su rendimiento en una tarea especifica a medida que se les proporciona más datos y experiencia, dentro del aprendizaje automático, las redes neuronales artificiales son un componente clave. Inspiradas en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano esas redes se utilizan para tareas de procesamiento de información.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es otra tarea importante de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Los sistemas de NLP posibilitan a las maquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano. Esto se aplica en la traducción automática, los chatbots, la generación de texto y la extracción de información.

La IA requiere grandes cantidades de datos para funcionar correctamente. Los datos se recopilan, almacenan y procesan por medio de hardware y software especializados. Los avances en tecnología de almacenamiento y computación en la nube han sido fundamentales para el crecimiento de la IA.

Los principales ejemplos en la actualidad son los siguientes:

• En la agricultura, herramientas específicas como Climate FieldView y John Deere Operations Center permiten a los agricultores visualizar y analizar datos de campo en tiempo real, optimizando decisiones relacionadas con el manejo del suelo, la siembra y el control de plagas.
• Facebook y Google fotos sugieren el etiquetado y agrupamiento de fotos con base en el reconocimiento de imagen
• Utilizando procesamiento de lenguaje natural, Siri funciona como un asistente personal.
• Un ejemplo más específico es el uso de drones equipados con cámaras multiespectrales para identificar áreas de estrés hídrico o plagas en los cultivos, permitiendo acciones precisas y a tiempo.

La agricultura es una industria que requiere mucha mano de obra, por lo que no es sorprendente que haya escasez de mano de obra. Sin embargo, la automatización puede ayudar a resolver este problema. Algunos ejemplos son los tractores con conductor automático, los sistemas inteligentes de riego, pulverización y fertilización, y los robots de cosecha basados en IA. Puede resultar difícil para las empresas de software hacer que los agricultores comprendan todo el sistema de IA.

La IA se utiliza en la agricultura para la cosecha en el campo, el control de la salud, el control de plagas y la detección de deficiencias. En el sector agrícola, el aprendizaje automático y la IA están reemplazando los métodos obsoletos de pronóstico e inteligencia. La IA hace que el sector agrícola sea más adaptable al llevar tecnologías de vanguardia al campo.

Los biosensores incluso han hecho posible monitorear la humedad y la fertilidad del suelo. En lugar de utilizar modelos básicos de regresión lineal, se recopilan datos sin procesar y varios métodos. Las redes neuronales pueden calcular y predecir tendencias climáticas pasadas con dependencias no lineales. 

• Monitoreo de la fertilidad de los suelos.
• Monitoreo del crecimiento y desarrollo de los cultivos.
• Monitoreo de la evapotranspiración.
• Asperjados inteligentes.
• Eficiencia de los riegos
• Predicción de condiciones meteorológicas
• Protección de plagas, malezas y enfermedades.
• Mejorar la toma de decisiones asertivas.
• Permitir a los agricultores alcanzar resultados eficientes.
• Proporcionar guías adecuadas de los sistemas de producción.
• Determinación de fondos a nivel explotación.
• Impulsar el análisis predictivo.
• Conseguir resultados eficientes con el menor esfuerzo.
• Aumentar la rentabilidad de los agricultores.
• Mejorar el uso eficiente de los recursos naturales.
• Ayudar a resolver el problema de la escasez de alimentos.
• Generar técnicas precisas y controladas.
• Predicciones de cosecha.
• Apoyar en la cadena de valor en la agricultura

El futuro a corto plazo de la IA

En el futuro, las tecnologías de IA ofrecerán soluciones innovadoras y precisas a los principales problemas agrícolas que enfrentan los agricultores de todo el mundo. La IA proporcionará soluciones para casi todo, desde el control de plagas hasta la predicción del tiempo y la asistencia en las tareas agrícolas. En los próximos años se realizarán descubrimientos más emocionantes en IA directamente relacionados con la agricultura.

En el futuro, la IA ayudará a los agricultores a convertirse en científicos agrícolas utilizando datos para optimizar los rendimientos de las hileras individuales de plantas. Las empresas de IA están desarrollando robots que pueden realizar fácilmente diversas tareas en entornos agrícolas. Este robot está diseñado para recolectar cultivos de manera más rápida y minuciosa que los humanos. A estos robots se les enseña a cosechar y empaquetar cultivos mientras verifican la calidad de los cultivos y las malezas. Estos robots también pueden superar las dificultades a las que se enfrenta el trabajo agrícola. Los algoritmos de IA utilizan fotografías satelitales y datos históricos para detectar si un insecto ha aterrizado y qué tipo de insecto ha aterrizado, como un saltamontes o una langosta. La IA ayuda a los agricultores con el control de plagas enviando notificaciones a sus teléfonos móviles para que tomen las medidas necesarias y apliquen el control de insectos adecuado.

Conclusiones

Casos de estudio en regiones con alta adopción tecnológica demuestran que la IA puede transformar la agricultura al permitir la recolección autónoma mediante robots avanzados o la identificación precisa de plagas utilizando imágenes satelitales combinadas con algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, estos avances requieren infraestructuras robustas y una adaptación gradual para maximizar su impacto.