La Inteligencia Artificial aplicada en el sector agrícola

Por Yennifer Yomary Rodríguez Visla

¿Qué es la Inteligencia Artificial en la Agricultura?

La inteligencia artificial en la agricultura se refiere la utilización de tecnologías como el aprendizaje automático, la vista por computadora y el análisis de registros en la mejora de la producción agrícola. Estas tecnologías ayudan a los agricultores en la toma de decisiones más eficientes, aumentar los rendimientos y reducir el impacto ambiental.

La inteligencia artificial emergió como una de las tecnologías más transformadoras de la agricultura moderna, brindando innovadoras mejoras en eficiencia, productividad y sostenibilidad de la agricultura.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la agricultura

Monitoreo de cultivos y análisis de suelo. La Inteligencia Artificial accede al seguimiento exacto de los cultivos y al análisis del suelo utilizando imágenes satelitales y drones provistos con sensores. Estas tecnologías compilan datos en tiempo real sobre la salud de los cultivos, la cantidad de nutrimentos en el suelo y los escenarios climáticos, con ello los agricultores tomaranmedidas notificadas y oportunas.

Detección de plagas y enfermedades. Los algoritmos de la Inteligencia Artificial permiten el análisis de imágenes de las plantas detectando signos tempranos de plagas. Esto admite la implementación de acciones preventivas antes de que el problema trascienda, minimizando el uso de pesticidas y reduciendo las pérdidas de cultivos.

Optimización del riego. La Inteligencia Artificial se usa en el desarrollo de sistemas de riego inteligentes que estipulan la cantidad de agua de acuerdo a los requerimientos específicos de cada planta. Estos sistemas trabajan con sensores de humedad del suelo y registrosclimáticos optimizando la utilización del agua, lo que es crítico en regiones con escasez de agua.

Gestión de cosechas. La Inteligencia Artificial predice los momentos oportunos de cosecha utilizando el análisis de registros históricos y actuales sobre el crecimiento de las plantas. Esto apoya la maximización en la calidad y la producción agrícola.

Agricultura de precisión. La agricultura de precisión utiliza la Inteligencia Artificial para la aplicación de insumos (fertilizantes, pesticidas y otros) de forma concreta y sectorizada. Los sistemas de GPS y los sensores copilan registros en el campo que permiten la aplicación precisa, disminuyendo costos y reduciendo el impacto ambiental.

Existen aplicaciones que poseen un sistema de detección de malezas llamada See & Spray, que usa cámaras y algoritmos de aprendizaje automático para la detección demalezas y aplicación de herbicidas únicamente donde se requiere. Con esta técnica se disminuye el uso de pesticida en un 90% y reduce el daño ambiental.

Plantix es una aplicación móvil utilizada en la ayuda a los agricultores en el diagnostico de enfermedades de las plantas usando imágenes. Los consumidores toman una foto de una planta enferma y el algoritmo de la Inteligencia Artificial identifica la enfermedad y proporcionando recomendaciones de control.

La inteligencia artificial ayuda al aumento de la productividad por la optimización de cada aspecto del transcurso del desarrollo del cultivo, desde la siembra hasta la cosecha, lo que resulta en un aumento significativo de la productividad. La precisión de la aplicación de insumos y el monitoreo seguro del suministro hídrico ayudan a las buenas prácticas agrícolas, minimizando el impacto ambiental y protegiendo los recursos naturales.

Sin embargo, la inteligencia artificial presenta limitaciones como la conectividad limitada en áreas rurales, la falta de acceso a Internet de alta velocidad dificulta la implementación de tecnologías fundadas en la nube y la utilización de equipos avanzados de análisis de registrosen tiempo real.

La falta de soluciones simples que integren sin problemas la Inteligencia Artificial en la agricultura es una limitaciónimportante para la adopción generalizada en la agricultura. La mayoría de los agricultores necesitan del tiempo y las habilidades digitales requeridas en la investigación desoluciones por su cuenta. El éxito de estas tecnologías radica en la incorporación de la IA en la agricultura, integrándose en la infraestructura y sistemas que los agricultores utilizan.

Los agricultores, en particular los de las zonas rurales, carecen de conocimientos técnicos, en la medida que se genere más conocimiento y las tecnologías se vuelvan más accesibles para el agricultor promedio, la agricultura pudiera transformarse semiautónoma.

Entre otros efectos estarían el desplazamiento de empleos, sesgo algorítmico, ausencia de empatía, reducida privacidad, dependencia Tecnológica, ataques cibernéticos, desafíos éticos, poca resolución de problemas inesperados, limitaciones creativas, desigualdad de acceso a medios informáticos.

Los sistemas requieren una gran cantidad de registros para la ejecución de las máquinas y la obtención de predicciones precisas. Los registros espaciales son fácilmente obtenidos para el caso de tierras agrícolas, pero los registros estacionales son de difícil obtención. La mayoría de los registros específicos de los cultivos solo se obtienen una vez al año durante el desarrollo del cultivo. Dado que la infraestructura de datos toma tiempo para madurar, construir un modelo Machine Learning (registros de temperatura, precipitaciones, velocidad del viento y la radiación solar en combinación con algoritmos de Machine Learning) sólido lleva mucho tiempo.

Consideraciones finales

La inteligencia artificial presenta ciertos desafíos como la alta inversión inicial y exige una curva de aprendizaje paraque los agricultores se familiaricen con las nuevas herramientas y métodos. La colección y la utilización de registros agrícolas deben gestionarse de forma ética y segura, protegiendo la privacidad y los beneficios de los agricultores.

La inteligencia artificial está revolucionando la agricultura, entregando soluciones innovadoras que ayudan a el enfrentamiento de los actuales y futuros desafíos del sector. Contribuye al monitoreo de cultivos,análisis del suelo, gestión de plagas, riego inteligente, ayudando a la creación de una agricultura eficiente, productiva y sostenible.

Con el perenne adelanto de la tecnología, se visualizanmás aplicaciones y beneficios en los próximos años.

El uso de drones, sensores, predicciones de rendimiento y gestión de recursos, las tecnologías están ayudando a los agricultores a plantarse ante los desafíos del siglo XXI.