Productividad con información. Es así, estamos poniendo todas las fichas a la Inteligencia Artificial (IA) para lograr aumentar la productividad. Hoy, la Inteligencia artificial es una realidad en el sector agropecuario global.
Está siendo aplicada en modo masivo por empresas de punta e innovadores.
Por: Ing. Agr. Mariano Larrazabal. Consultor en agromarketing digital y social media – Bialar. @AgroBialar
Podemos encontrar tantas aplicaciones como cultivos y labores existen en el campo, desde aplicaciones para la identificación temprana de enfermedades y evaluación de daños, control de malezas, hasta el uso de robots para la cosecha de frutas y hortalizas, análisis de información satelital, gestión de los recursos agronómicos y monitoreo del ganado. Un gran abanico de modelos predictivos para mejorar la toma de decisiones agronómicas, detección de deficiencias nutricionales en los cultivos, entre otras aplicaciones de relevancia en este ecosistema innovador del cual somos parte.
Cuando le doy vueltas a la definición de inteligencia artificial buscando la correcta y más representativa, se hace evidente que no existe una única definición sobre IA. No es una tecnología específica, ni tampoco pertenece a una clase específica de enfoques técnicos. Podría decir que es un área que estudia el problema de crear inteligencia en las máquinas.
Inteligencia Artificial en la AgroIndustria
La agricultura es el pilar de la economía en muchos países del mundo, entre ellos España. Factores como el cambio climático, el crecimiento de la población y la seguridad alimentaria impulsan a la industria agroalimentaria a buscar enfoques innovadores para mejorar el rendimiento de los cultivos. La Inteligencia Artificial emerge como parte esencial de la evolución tecnológica de la agroindustria.
Las aplicaciones más relevantes de la IA en la agricultura las podemos clasificar en tres categorías principales:
- Robots: las empresas están desarrollando y programando robots autónomos para ejecutar labores agrícolas básicas como siembra, cosecha, control de malezas y pulverización.
- Monitoreo de Cultivos y Suelos: mediante la visión por dispositivos electrónicos y algoritmos de aprendizaje para procesar datos capturados por drones y / o tecnología basada en software, es viable monitorear la sanidad de los cultivos y el suelo.
- Análisis predictivo: con modelos de aprendizaje automático para monitorear y predecir impactos de las condiciones ambientales sobre el desempeño y el rendimiento de los cultivos.
Datos de calidad
Una nueva configuración impulsa los negocios del agro a nivel mundial. Brotan conceptos como bioeconomía, Agtech, redes abiertas y colaborativas que proponen un mercado más dinámico, con agricultores exigentes y comprometidos con la sostenibilidad de su entorno.
Hemos pasado de una agricultura intensiva en fitosanitarios, agua y fertilizantes; a una agricultura intensiva en conocimiento, por medio del uso de una significativa cantidad de datos que se transforman en información de valor.
Si nos fijamos, hace unos años la robotización era mecanización. En la actualidad, con la IA, emergen procesos de razonamiento que transforman no sólo las actividades productivas, sino también el contexto laboral.
Datos de calidad. Sin dudas, es lo que buscan todos los que están en esta temática. Es necesario transformar los datos en información de calidad. Además, integrarlos a otros modelos y plataformas que abran la puerta para la toma de decisiones eficientes y estratégicas, que ayuden a los agricultores y empresas a reducir la incertidumbre.
Convertir en inteligentes a millones de datos disponibles, para anticipar, predecir y aplicarlos según objetivos e intereses. Un gran desafío.
No se trata sólo de prever el futuro con algoritmos, sino hacer una agricultura moderna, más precisa e inteligente.
