La inteligencia artificial en la agricultura

En la época moderna, la tecnología es parte esencial de cualquier sistema de producción y la agricultura no es la excepción. Actualmente existen una gran cantidad de equipos y programas informáticos que ofrecen ayuda para aumentar la productividad en el campo.

En grandes cultivos se instalan equipos innovadores que son capaces de otorgar análisis completos acerca del terreno, las condiciones climáticas del lugar, humedad, vigor de la plantación, entre otros.

La inteligencia artificial en la agricultura consta comúnmente de drones, sensores eléctricos, visuales, olfativos y biológicos, los cuales son capaces de analizar las zonas de acuerdo con la necesidad del agricultor.

Lo esencial es que este fascinante mundo de la tecnología ha llegado para quedarse y así contribuir al mejor desarrollo del sector agrícola.

Explorando la Inteligencia artificial en la Agricultura

Información productiva o productividad con información, de esta manera se puede presentar la Inteligencia artificial en el sector agrícola, pues trae consigo elementos innovadores y la última tecnología para desarrollar sistemas óptimos de cultivo que incrementen la productividad y la rentabilidad de los agricultores.

La inteligencia artificial en la agricultura es un poco complicada definirla, pues no se refiere a un tipo de tecnología específica y tampoco tiene una clase determinada de enfoques técnicos, por ello se puede comenzar diciendo que se basa en la creación de inteligencia en las maquinas.

Sin lugar a duda, lo que se persigue es la obtención de datos de calidad, que no solamente se transformen en información, sino que, además, puedan ser integrados a modelos y plataformas que permitan mejorar la toma de decisiones de forma eficiente y estratégica, que logre reducir la incertidumbre y aumente el rendimiento del sector agrícola.

Todo un desafío para cubrir las necesidades de anticipar, predecir y aplicar soluciones, de acuerdo con los intereses y objeticos de cada agricultor, mediante el uso de Big Data y tecnologías como el Machine Learning, pues el reto es captar y procesar datos en tiempo real que permita anticipar eventos que puedan afectar los procesos productivos.

Lo importante es tener presente que el uso de la tecnología es una herramienta más para facilitar las tareas agrícolas, pues siempre será necesario la intervención de personas calificadas y con experiencia, para tener la claridad suficiente de interpretar los datos generados por la implementación de inteligencia artificial y tomar las decisiones que sean necesarias para incrementar el rendimiento y la productividad.

Introducción a la Inteligencia artificial en la Agricultura

La agricultura en muchos países del mundo es la base fundamental de la economía, como por ejemplo España, donde factores como el cambio climático, la seguridad alimentaria y el crecimiento poblacional inducen a buscar enfoques y sistemas innovadores que permitan mejorar considerablemente el rendimiento de los cultivos.

Existen actualmente una gran cantidad de aplicaciones para el agro, las cuales son capaces de identificar enfermedades tempranas en los cultivos, controlar la maleza, e incluso existen robots que son usados en la cosecha de frutas y hortalizas.

Son programas diseñados para analizar la información mediante satélites, gestionar los recursos e incluso ya se usan aplicaciones en el sector pecuario que son capaces de monitorear el ganado. Este gran abanico de modelos predictivos, lo que persiguen sin duda alguna, es mejorar la toma de decisiones en el sector agrícola.

Lo más relevante en inteligencia artificial para la agricultura podemos clasificarlas en las siguientes categorías:

• Robots: Las grandes empresas tecnológicas están desarrollando robots autónomos que sean capaces de ejecutar labores agrícolas básicas como siembra, cosecha, pulverización, control de maleza, entre otros.
• Monitoreo de cultivos y suelos: Mediante el uso de dispositivos electrónicos y algoritmos de aprendizaje se busca procesar datos capturados por drones o a través de tecnología basada en software, que permitan monitorear los cultivos y el suelo.
• Análisis predictivo: Con la aplicación de modelos de aprendizaje automático para monitorear, se podrá predecir cualquier impacto de las condiciones ambientales que afecten el desempeño o ayuden a incrementar el rendimiento de los cultivos.

Beneficios de la Inteligencia artificial en la Agricultura

La inteligencia artificial en el sector agrícola permite que los productores maximicen la rentabilidad de sus cultivos, mediante el uso de todas las herramientas disponibles para ello.

El uso de sensores, drones, entre otras cosas, permiten tener mayor precisión en la toma de decisiones y así poder afrontar diversas acciones en tiempo real.

Entre los beneficios del uso de inteligencia artificial tenemos:

Predicción

La previsión de situaciones que se basa en algoritmos como Machine Learning o Big Data, permite suponer diferentes escenarios de producción, con lo cual el agricultor tendrá como predecir y evaluar las condiciones que se presentan, incluso tendría la capacidad de anticipar el comportamiento de los cultivos.

Por ejemplo, los cascos de realidad virtual le darían al agricultor una imagen de cómo sería el cultivo o cual sería el rendimiento de un lote determinado de acuerdo con las diferentes técnicas de cultivo que sean factibles emplearse.

Planificación mediante inteligencia artificial

Cuando se basa la toma de decisiones en la inteligencia artificial, es posible transformar en el campo gran cantidad de datos, para transformarlos en información cualificada e integrada, con lo cual se podrán diseñar modelos que permitan que las decisiones sean más eficientes y estratégicas.

Control de los cultivos

Uno de los puntos más importantes del uso de la inteligencia artificial en el manejo de información de los lotes cultivados, ya que las diferentes herramientas tecnológicas disponibles permitirán que se conozcan las condiciones nutricionales del suelo e incluso la ubicación de la maleza.

Con ello el agricultor podrá realizar las labores que considere necesarias para evitar daños en el cultivo y lograr mayor rentabilidad, pues podrá determinar la cantidad de insumos necesarios que le permitan reducir costes y por ende aumentar los beneficios.

Aplicación óptima de insumos

Con el uso de Inteligencia artificial en la agricultura una de las cosas que se buscan es realizarla con precisión, es decir, con la mayor efectividad y exactitud posible.

El empleo de tractores Agriquipo y equipos con tecnología satelital y sensores permitirá el uso eficaz y eficiente de cualquier tipo de insumo que se necesite y el lugar donde se requiera; todo ello contribuirá a mejorar considerablemente la productividad del cultivo.

Mejora la toma de decisiones

Los avances que se puedan obtener mediante la aplicación de estrategias basadas en los datos y la información proporcionada por el uso de inteligencia artificial.

Sin lugar a duda, permitirán procesar dicha información de forma eficiente, incrementando los niveles de certidumbre en la inversión y mejorando la toma de decisiones, pues las mismas serán más estratégicas y adaptadas a la realidad, logrando maximizar la productividad.

Recolección

Mediante el uso de inteligencia artificial es posible cruzar los datos sobre el estado del alimento, la cantidad de producto a recoger e incluso determinar el equilibrio entre la calidad del producto y su precio de mercado; con lo cual se minimizan los costes implicados y se maximiza el retorno de la inversión.

Sostenibilidad ambiental y económica

El uso de inteligencia artificial también permitirá ajustar las dosis de siembra, los tiempos de riego y el uso de productos fitosanitarios y abono, contribuyen a disminuir considerablemente los costes y a mejorar el medio ambiente.

Seguridad alimentaria

Cuando se controlan los procesos en tiempo real de manera eficiente, es posible estimar los tiempos y las cantidades producidas en cada cultivo, logrando de esta manera obtener información veraz y contribuir a garantizar la seguridad alimentaria de la población.

Desafíos de la Inteligencia artificial en la Agricultura

Muchos son los desafíos que deberá resolver la inteligencia artificial al aplicarse en la agricultura, esto debido al crecimiento de la población y a los constantes cambios climáticos.

De igual manera tendrá que enfrentar grandes retos para garantizar la seguridad alimentaria, pues la escasez de alimentos producto de los constantes cambios económicos a nivel mundial, así como la inestabilidad política de los continentes y la protección de la biodiversidad, serán factores fundamentales que influirán directamente en la aplicación de nuevas tecnologías y en el futuro de la producción agraria a nivel mundial.

Con este panorama, se abren 3 campos en los cuales la aplicación de la inteligencia artificial en la agricultura deberá enfocarse para lograr su cometido, dichos campos de acción son:

• La capacidad tecnológica para predecir eventos.
• La monitorización, análisis y evaluación de los suelos y de los cultivos, a través de la aplicación de inteligencia artificial.
• La implementación de robots orientados a la agricultura.

Lo que si es cierto es que existe una alta posibilidad de que las máquinas aprendan a resolver cualquier problema que esté relacionado con los cultivos, pues hipotéticamente las maquinas tienen la capacidad de predecir su entorno, mediante razonamientos flexibles; lo que les permite tomar acciones y solucionar cualquier problema que se presente.

El uso de sensores remotos, satélites, drones, entre otras cosas, pueden recolectar información las 24 horas del día sobre un campo completo, además de monitorear la salud de las plantas, las condiciones del suelo, la humedad, la temperatura, etc.; permitiendo a los agricultores entender mejor las diversas situaciones y que la toma de decisiones sea más certera, para garantizar mayor y mejor productividad.

Perspectivas Futuras de la Inteligencia artificial en la Agricultura

Si bien la digitalización de los procesos agrícolas ya es un hecho, es importante resaltar que los mismos se encuentran en total concordancia con algunos objetivos de desarrollo Sostenible de las Naciones Unidad, pues a todas luces apuntan a resolver problemas específicos.

Las inversiones en materia de agro serán menos riesgosas, garantizando el abastecimiento de productos en el mercado y mejorando los procesos con el paso del tiempo.

Por ello las perspectivas son muy esperanzadoras, pues de acuerdo con las últimas cifras aportadas, se estima que el crecimiento del sector agrícola será de aproximadamente 4.000 millones de dólares para el año 2.026.

Con el tiempo será más sencillo que los agricultores puedan manejar la tecnología necesaria para lograr mediante la ayuda de inteligencia artificial, interpretar los datos que se obtienen, para aportarle a los cultivos mejores condiciones y lograr un aumento de productividad, la cual será eficiente y sostenible en el tiempo.

Por ello, existe altas probabilidades que, en un futuro no muy lejano, los campos serán perfectamente cuidados, pues estarán monitoreados constantemente lo cual logrará convertir el paisaje en un gran experimento, que proporcionará un gran número de datos que posteriormente y gracias a la aplicación de inteligencia artificial, podrán ser interpretados para ayudar a todos los productores a mejorar eficientemente sus cultivos y por ende aumentar la rentabilidad.

Conclusión

El uso de la inteligencia artificial le permitirá al agricultor mejorar y duplicar la producción de forma sustentable y rentable.

Pues con las herramientas tecnológicas necesarias, no solamente tendrá la oportunidad de predecir eventos que puedan afectar un cultivo, también tendrá la posibilidad de tomar decisiones respecto de otros puntos, como, por ejemplo, la combinación de insumos, para lograr maximizar el rendimiento.

Todo parece indicar que la implementación de esta tecnología se incrementará exponencialmente, lo que sin lugar a duda logrará producir mayor certidumbre sobre la inversión gracias a los procesos racionales que se manejarán a partir de datos confiables, que se traducirán en la información necesaria para aumentar la productividad del sector agropecuario.