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Descubra cómo la IA está revolucionando la agricultura con el aprendizaje automático, mejorando la productividad, optimizando los recursos y promoviendo la sostenibilidad para un futuro próspero.
La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la agricultura. Desgranemos cómo esta tecnología transformadora está reconfigurando el sector con innovaciones de vanguardia y prácticas inteligentes.
Fig. 1. Redefinir la agricultura mediante la inteligencia artificial.
¿Hay algún otro sector en nuestro planeta que tenga tanto impacto como la agricultura?
La agricultura es el sustento de nuestra economía mundial, representa el 4% del producto interior bruto mundial, alimenta a miles de millones de personas y mantiene vidas prósperas.
Imagínese un mundo en el que todos los agricultores pudieran predecir el rendimiento de sus cosechas con exactitud milimétrica y asignar los recursos con precisión quirúrgica.
Puede que no sea tan descabellado como parece.
Gracias al aprendizaje automático y a la agricultura, esto ya no es una fantasía de alta tecnología, sino una realidad cotidiana.
La integración de la IA y la agricultura ha aportado numerosos beneficios que mejoran significativamente la eficiencia y la sostenibilidad de la agricultura. Entre los principales resultados positivos cabe citar:
Optimización de recursos. Las herramientas basadas en IA, como los sistemas de riego automatizados, los sensores de suelo y el análisis predictivo, garantizan un uso eficiente del agua, los fertilizantes y otros insumos, reduciendo el despilfarro y los costes.
Mayor productividad. Gracias a un seguimiento y una gestión precisos de la salud de los cultivos, las condiciones del suelo y el uso de los recursos, la IA ayuda a los agricultores a obtener mayores rendimientos y cosechas de mejor calidad.
Protección del medio ambiente. Las prácticas sostenibles que permite la IA, como el riego controlado, reducen la huella medioambiental de la agricultura, fomentando la biodiversidad y la salud del suelo.
Aprovechando estas ventajas, los agricultores pueden crear sistemas agrícolas más resistentes y productivos que aprovechen todo el potencial de sus recursos.
Innovaciones agrícolas: Ciencia de datos y agricultura
Vision AI aprovecha los algoritmos más avanzados para destilar conjuntos de datos masivos obtenidos de imágenes por satélite, drones y sensores terrestres y convertirlos en información práctica. Así es como funcionan:
Las imágenes por satélite ofrecen una amplia visión de la salud de los cultivos y las condiciones del suelo.
Los drones ofrecen imágenes detalladas y cercanas para una vigilancia precisa.
Los sensores terrestres proporcionan datos en tiempo real sobre los niveles de humedad, temperatura y otros factores críticos.
Cuando los agricultores combinan fuentes de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y algoritmos de visión por ordenador, pueden extraer ideas valiosas de volúmenes de información complejos y grandes.
Pueden adaptarlo para incluir cualquier parámetro, desde evaluaciones de la salud de los cultivos y del estado del suelo hasta previsiones de plagas y rendimiento.
Lo mejor del seguimiento de cultivos y suelos mediante IA es que los agricultores pueden aplicar inmediatamente estos conocimientos a sus prácticas agrícolas.
Con el tiempo, su aplicación permite mejorar las operaciones, aumentar los ingresos y mejorar la sostenibilidad.
Decisiones más inteligentes basadas en el aprendizaje automático en la agricultura
El enfoque basado en datos de la IA permite a los agricultores responder de forma proactiva a posibles problemas que podrían poner en peligro sus cultivos. He aquí cómo el modelado de IA puede transformar las prácticas agrícolas:
Predicción de sequías. Si Vision AI detecta una sequía inminente, los agricultores pueden ajustar sus programas de riego para ahorrar agua y proteger sus cosechas. Esto garantiza un uso óptimo del agua y evita la pérdida de cosechas.
Previsión de enfermedades. Cuando se prevé un brote de una enfermedad, Vision AI permite intervenir a tiempo, lo que permite a los agricultores aplicar tratamientos a tiempo y evitar daños generalizados. De este modo se minimiza la pérdida de cosechas y se mantiene la calidad del rendimiento.
Gestión de nutrientes. La IA analiza los datos del suelo para determinar las deficiencias de nutrientes y orientar a los agricultores en la aplicación precisa de fertilizantes. Este enfoque específico mejora la salud del suelo y aumenta la productividad de los cultivos.
Control de plagas. Los modelos de aprendizaje automático pueden predecir infestaciones de plagas, lo que permite a los agricultores tomar medidas preventivas. La detección y el tratamiento tempranos mantienen bajo control las poblaciones de plagas y salvaguardan los cultivos.
Predicción de rendimientos mediante el seguimiento de cultivos con drones
Antes de la IA, los agricultores se basaban en métodos tradicionales como la experiencia, la intuición y las previsiones meteorológicas básicas para orientar sus prácticas agrícolas.
Utilizando predicciones precisas derivadas del seguimiento de cultivos asistido por drones, los agricultores pueden ser más estratégicos en sus prácticas agrícolas.
Pueden elegir la programación óptima de la siembra y la cosecha, lo que permite sembrar y cosechar en los momentos más oportunos.
Esta previsión permite a los agricultores asignar los recursos de forma mucho más eficiente, de modo que pueden gestionar mejor el agua, los fertilizantes y la mano de obra, reduciendo los gastos innecesarios y el despilfarro.
Además, la capacidad de predecir los rendimientos con exactitud ayuda a prever las demandas del mercado y a ajustar su producción para satisfacer eficazmente las necesidades de los consumidores.
Se calcula que en Estados Unidos la productividad ha aumentado un 4% gracias a las actuales tecnologías de agricultura de precisión, con potencial para aumentar otro 6% con su adopción más generalizada.
Optimización del rendimiento mediante la gestión del agua con IA
La IA no sólo ayuda a predecir el rendimiento de los cultivos, sino también a optimizarlo mediante técnicas avanzadas como la aplicación de dosis variables.
Con esta técnica, la IA analiza diversos datos, como la composición del suelo, los niveles de humedad y la salud de los cultivos.
Utiliza los conocimientos para determinar las necesidades precisas de cada parte de un campo, garantizando que cada zona reciba los nutrientes y la hidratación exactos que necesita.
El sistema utiliza una unidad GPS en un vehículo y comunicación electrónica para ajustar las dosis de aplicación entre zonas.
Aprovechando este ajuste, los agricultores también pueden garantizar una asignación óptima de los recursos, incluidos los fertilizantes y el agua.
Como resultado, son capaces de mantener un crecimiento uniforme en todo el campo, lo que en última instancia conduce a obtener más ingresos y sostenibilidad.
La agricultura con inteligencia artificial está aquí para quedarse
Al considerar el inmenso impacto de la agricultura en nuestro planeta y su papel crucial en el mantenimiento de la vida, la integración de la IA surge como un nuevo potencial por explotar.
Al aprovechar el poder de las innovaciones agrícolas, los agricultores obtienen información sin precedentes que les permite optimizar la asignación de recursos, aumentar la productividad y mitigar los riesgos.
A medida que avanzamos, está claro que el aprendizaje automático en la agricultura no es una tendencia pasajera, sino un cambio fundamental que ha llegado para quedarse y que permitirá a los agricultores cultivar un futuro mejor para las generaciones venideras.
