Últimamente se viene mencionando la inteligencia artificial aplicada a la agricultura y a la ganadería en el mundo. En la actualidad, el rubro automotriz la ha adoptado hasta en la línea de autos comerciales, combinando robótica y automatismo para lograr bajar sustancialmente el riesgo de accidentes, ¿qué beneficios traería aparejada esta adopción para la agroindustria?

AP

Algunas de las potencialidades de estas tecnologías combinadas pueden ser racionales para nuestra manera de pensar, basadas en el conocimiento actual, y otras seguramente ni siquiera se nos logran ocurrir. Hoy quienes no conocen de qué se trata la inteligencia artificial, podrían pensar que no es aplicable al sistema agropecuario – lo mismo sucedía hace 15 años cuando se hablaba de GPS y de máquinas que se manejarían guiadas por un sistema satelital, ubicado a más de 35.000 km de altura –

A pocos años de entender que el GPS revolucionaría el sistema agropecuario modificando sustancialmente la manera de trabajar los campos, se logró mejorar y hacer más rentable el trabajo para aquellos productores o asesores que adoptaron los nuevos sistemas. Desde entonces las herramientas de agricultura de precisión comenzaron a crecer exponencialmente hasta hacerse de uso masivo por parte de contratistas y productores.

Hoy, algunas de las limitantes para el crecimiento en la utilización de ciertas herramientas de agricultura de precisión, ocurren en aquellas que necesitan mayor conocimiento y análisis, por lo cual la ciencia e investigación se encuentran trabajando para facilitar las aplicaciones tecnológicas. Esto permitirá lograr en pocos años que el sistema agropecuario trabaje 100% eficientemente, sin que las personas implicadas en lograrlo tengan que poseer un alto nivel de conocimiento de todas las especialidades involucradas (biología, agronomía, economía, ganadería, sistemas, matemáticas, física, química, espectrometría, tecnología de alimentos, industrialización, etc.)

La aplicación de inteligencia artificial mediante el uso de cámaras, desde filmadoras comunes a cámaras multiespectrales, térmicas u otras; permitirá sustituir y mejorar algunos equipamientos que en la actualidad son muy importantes para diferenciar y hacer más rentable nuestra agricultura.

Por ejemplo, hoy el campo cuenta con monitores de rendimiento y sensores de calidad para conocer los rendimientos y calidades de los cultivos a medida que se van cosechando los granos (en tiempo real). Estas herramientas necesitan tanto calibración como la capacitación de los operarios, lo que hace que de parte de los productores agropecuarios, se demore la adopción de las mismas.

El futuro cercano demostrará un cambio muy grande, dado que ya están siendo probados sistemas superiores en la capacidad de trabajo y análisis de datos, que brindan información procesada para que los productores tengan réditos económicos y/o agronómicos directamente.

Computer vision

El sistema de inteligencia artificial (computer vision) funciona mediante lo que detectan las cámaras, que básicamente es lo que van leyendo y que posteriormente mediante algoritmos se transforma en información para la toma de decisiones en tiempo real. Una empresa de nuestro país ha desarrollado este sistema y ha logrado varios usos de la inteligencia artificial mediante el uso de cámaras. Como ejemplo se puede mencionar la selección precisa de las plantas (malezas o no malezas) pudiendo identificar 40 especies vegetales y realizando una aplicación selectiva en tiempo real.

Este mismo sistema permite fertilizar por necesidades variables y según los ambientes en los que se encuentren los cultivos, logrando calidades deseadas en cada lugar del campo. También permite conocer el rendimiento de los cultivos con un error del 5% en un campo previo a la cosecha, y si a su vez se utilizan cámaras multiespectrales, se puede conocer la calidad de los cultivos antes de la cosecha, lo que facilita la logística, como la comercialización diferenciada de los granos a la industria.

Otro punto muy interesante es la prevención de situaciones límites, como la detección de humo en cosechadoras apenas comienza el foco, evitando que se prenda fuego la totalidad de la máquina,  y la detección de objetos peligrosos en el campo para poder frenar la maquinaria antes de causar un accidente. Pensemos que puede detectar hasta alambrados –haciendo sonar alguna alarma – o si el sistema esta robotizado y automatizado puede frenarse de manera automática. En caso de que sea de noche la detección la puede lograr mediante luz infrarroja.

Respecto a lo que va de la mano de la certificación de una labor, se puede comentar que las máquinas cosechadoras más nuevas y de mayor tamaño son más complicadas para medir pérdidas con los sistemas convencionales. El sistema de inteligencia artificial permite medir con cámaras que pueden estar montadas sobre la cosechadora o sobre drones, éstos posicionados sobre las zonas donde se desea detectar las pérdidas (cabezal y cola), logrando conocer los kg/ha de pérdidas de granos ocasionados durante la cosecha. Este sistema diferencia los granos de la paja y los contabiliza para dar un valor real de pérdidas. Si estas cámaras se comunican con la computadora de la cosechadora, permiten cambiar las condiciones de trilla de la máquina logrando bajar las pérdidas en tiempo real, o sea, durante la cosecha.

En el caso de una pulverizadora, filmar el trabajo de campo deja grabado el detalle, brindando mayor seguridad para los productores y para la sociedad.

Con toda seguridad, en un futuro cercano estaremos presentes en una revolución del agro que permitirá tomar decisiones que mejorarán las buenas prácticas agrícolas.

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