El cambiante panorama de la IA en la agricultura

Haziqa Sajid

4 min leer

30 de octubre de 2024

Descubra cómo la IA en la agricultura innova la agricultura de precisión, la gestión del ganado y mucho más. Conozca el papel de las soluciones basadas en IA en las prácticas agrícolas sostenibles.

La agricultura se enfrenta a retos sin precedentes. El aumento de la población, el cambio climático y la necesidad de prácticas sostenibles exigen soluciones innovadoras. Las tecnologías de IA pueden contribuir significativamente al sector agrícola y aportar soluciones innovadoras para la producción de alimentos y la gestión de las explotaciones. 

Las tecnologías de IA pueden aplicarse en ámbitos como la detección de la salud de las plantas y el deshierbe, la gestión del ganado, la gestión de invernaderos e incluso el análisis avanzado de las condiciones meteorológicas.

En este artículo analizaremos cómo las tecnologías de IA influyen en la agricultura, centrándonos en su papel en diversas prácticas agrícolas, desde la siembra y la pulverización hasta la automatización robótica avanzada y la gestión inteligente de los cultivos.

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Fig. 1. Papel de la IA en la agricultura.

Robótica agrícola: Transformación de las prácticas agrícolas

La robótica agrícola con IA puede aportar nuevos niveles de precisión a la agricultura, automatizando tareas que requieren mucho trabajo. Por ejemplo, las soluciones agrícolas con IA, como los tractores autónomos, pueden navegar por los campos con gran precisión, plantar semillas, aplicar fertilizantes, reducir los residuos y, en general, contribuir a una agricultura sostenible. He aquí cómo la IA y los modelos de visión por ordenador pueden ayudar a automatizar las tareas agrícolas:

  • Plantación automatizada: La robótica agrícola utiliza Vision AI para identificar las ubicaciones óptimas de siembra mediante el análisis de factores como las condiciones del suelo, garantizando la colocación y el espaciado precisos de las semillas. Este nivel de precisión puede maximizar el rendimiento al tiempo que minimiza el desperdicio de semillas y contribuye a la IA en la optimización de semillas
  • Pulverización de precisión: La pulverización de precisión es esencial en la agricultura para proteger los cultivos de malas hierbas, insectos y enfermedades fúngicas, al tiempo que se reducen los residuos químicos en el suelo. La robótica agrícola está cada vez más equipada con Vision AI y sistemas de pulverización avanzados para optimizar el proceso de pulverización. Por ejemplo, el robot XAG R150 se utiliza para fumigar cultivos de forma precisa y automática.
  • Detección de malas hierbas: Los robots desmalezadores automatizados pueden utilizar modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 para detectar y clasificar objetos tras haber sido entrenados en conjuntos de datos de imágenes de malas hierbas y cultivos. Esto permite a estos robots diferenciar con precisión las malas hierbas de los cultivos.
  • Automatización de la cosecha: Los robots con visión por ordenador y aprendizaje automático integrados pueden identificar y cosechar productos maduros con el mínimo daño.
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Fig. 2. Sistemas de pulverización autónomos.

La IA en la gestión de invernaderos: Seguimiento automatizado de los cultivos

Los invernaderos ofrecen un entorno controlado para la producción de cultivos, pero gestionarlos con eficacia puede ser todo un reto. La IA puede utilizarse para gestionar eficazmente los invernaderos. La visión por ordenador ayuda a automatizar las operaciones de los invernaderos supervisando las condiciones de las plantas. Basándose en este seguimiento, el sistema activa ajustes en los parámetros internos del invernadero, como la temperatura, la ventilación y los sistemas de riego en tiempo real.

Una aplicación clave es la supervisión del crecimiento de las plantas. Los sistemas de IA pueden analizar imágenes utilizando modelos de visión por ordenador como YOLO11 para medir el tamaño, el color y la forma de las hojas. Esto ayuda a seguir el crecimiento de las plantas, identificar anomalías en el crecimiento y detectar signos de carencias de nutrientes, como hojas amarillentas que indican una deficiencia de nitrógeno.

Otra ventaja significativa de los sistemas de IA en invernaderos es la detección automática de enfermedades. Los sistemas de IA pueden alertar a los cultivadores y facilitar la adopción de medidas inmediatas para ayudar a limitar las pérdidas de cosechas mediante el reconocimiento de signos tempranos de estrés o enfermedades de las plantas, como el oídio, el tizón o la mancha foliar.

Además, Vision AI puede ayudar a crear el entorno de cultivo perfecto mediante la integración con sensores ambientales. Estos sensores supervisan continuamente la salud de las plantas y proporcionan evaluaciones en tiempo real. A partir de estos datos, la IA ajusta automáticamente parámetros como la temperatura, la humedad y la iluminación para optimizar el crecimiento.

Esta gestión automatizada garantiza que los cultivos se cultiven en las mejores condiciones posibles, lo que se traduce en una mejora del rendimiento y la sostenibilidad de la agricultura.

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Fig. 3. Sistemas automatizados de vigilancia de invernaderos.

Análisis del suelo con IA: una base para cultivos sanos

Un suelo sano es la base de una agricultura productiva; una combinación incorrecta de nutrientes en el suelo puede afectar gravemente a la salud y el crecimiento de los cultivos. Los agricultores pueden utilizar la IA para analizar los nutrientes del suelo y sus efectos en el rendimiento de los cultivos para hacer los ajustes necesarios.

Por ejemplo, SoilOptix utiliza imágenes hiperespectrales e IA para crear mapas detallados del suelo que proporcionan variabilidad en los niveles de nutrientes y otras propiedades importantes. Mientras que la vigilancia humana tiene una precisión limitada, los modelos de visión por ordenador pueden vigilar las condiciones del suelo para recopilar datos precisos que permitan combatir las enfermedades de los cultivos. 

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Fig. 4. IA en la vigilancia del suelo.

IA para la gestión ganadera: Mejora del bienestar animal

La gestión eficaz del ganado es importante para la salud animal, la sostenibilidad de las explotaciones y la satisfacción de la demanda de proteínas de una población en crecimiento. Para ello es necesario aumentar la producción ganadera tanto en cantidad como en calidad. 

La IA y las herramientas de visión por ordenador están cambiando la ganadería al facilitar el seguimiento, el análisis y la automatización del cuidado de los animales. Por ejemplo, CattleEye ha desarrollado una solución que utiliza drones y cámaras junto con visión por ordenador e IA para hacer un seguimiento a distancia de la salud del ganado, identificando comportamientos y actividades inusuales como el parto.

Además, las soluciones de IA tienen la capacidad de analizar el impacto de la dieta y los factores ambientales en el ganado. Esto ayuda a los ganaderos a mejorar el bienestar del ganado y a aumentar potencialmente la producción de leche. Modelos como YOLO11 pueden utilizarse para racionalizar la gestión del ganado proporcionando datos en tiempo real. Algunos ejemplos son:

  • Detección de animales: Los sistemas de visión por ordenador pueden utilizar modelos avanzados como YOLO11. Gracias a sus avanzadas funciones de detección de objetos, YOLO11 puede identificar animales, como vacas y ovejas, en toda la granja en tiempo real y ayudar a los ganaderos a vigilar de cerca a sus animales y sus movimientos.
  • Vigilancia de la salud: Los modelos como YOLO11 pueden identificar animales individuales y pueden utilizarse para detectar enfermedades de forma precoz mediante el reconocimiento de su postura y comportamiento. Esto mejora el bienestar de los animales y reduce el riesgo de brotes de enfermedades.
  • Sistemas de alimentación inteligentes: La visión por ordenador se está desarrollando rápidamente para lograr sistemas eficaces de alimentación inteligente. Los modelos de visión como YOLO11 pueden integrarse en sistemas de alimentación automatizados para detectar y seguir al ganado que recibe las raciones correctas en los momentos óptimos.
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Fig. 5. La IA en la ganadería.

La IA en las soluciones agrotécnicas: Optimización de la cadena de suministro del campo a la mesa

La IA está agilizando la cadena de suministro agrícola, desde la planificación de la producción hasta la logística y la distribución. Se están utilizando algoritmos avanzados de IA para optimizar diversos aspectos de la cadena de suministro, entre ellos: 

  • Previsión de la demanda: Predecir la demanda de productos agrícolas puede ser complicado. Los algoritmos de IA utilizan datos históricos y tendencias de mercado para predecir la demanda. Esto puede ayudar a los agricultores a decidir qué cultivar y cuándo cosechar.
  • Gestión de inventarios: Supervisar los niveles de inventario y garantizar unas condiciones de almacenamiento óptimas es importante para minimizar los residuos. Los sistemas de control de calidad de cultivos basados en IA pueden utilizar modelos de visión por ordenador para supervisar el inventario en tiempo real. Esto puede ayudar a identificar posibles problemas de deterioro o calidad.
  • Optimización de la logística: Llevar los productos agrícolas de la granja a la mesa de forma eficiente no es tarea fácil. Las soluciones basadas en IA ayudan a planificar y programar las rutas, reduciendo los plazos de entrega y minimizando el consumo de combustible. Además, el sistema Vision AI puede integrarse directamente en los vehículos de transporte que utilizan modelos de visión como YOLO11 para supervisar en tiempo real las mercancías y garantizar su manipulación y entrega seguras.
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Fig. 6. Seguimiento de productos en la gestión de inventarios.

Veamos ahora cómo los modelos de visión artificial permiten a los sistemas de IA analizar imágenes y vídeos.

Visión por ordenador: El poder de la vista para los robots y la IA en la agricultura

Los modelos de visión artificial como YOLO11 son herramientas potentes. Necesitan ser entrenados en grandes conjuntos de datos de imágenes para detectar y clasificar objetos con precisión. El proceso de entrenamiento consiste en alimentar el modelo con miles de imágenes etiquetadas. Estas etiquetas indican al modelo qué es cada objeto de la imagen, por ejemplo, una mala hierba, un cultivo, una vaca o un tractor.

Una vez entrenados, estos modelos pueden desplegarse en diversas plataformas para capturar y analizar datos visuales en tiempo real. Esto incluye:

  • Cámaras: Las cámaras montadas en tractores, robots o drones pueden captar imágenes de campos, cultivos y ganado.
  • Drones: Los drones ofrecen una perspectiva aérea que permite vigilar los campos y el ganado a gran escala.
  • Sensores: Los sensores pueden recoger datos adicionales, como la temperatura, la humedad y las condiciones del suelo, que pueden combinarse con los datos visuales para obtener un análisis más completo.

Además, los modelos de visión por ordenador como YOLO11 destacan en la detección de objetos y también pueden realizar la segmentación, que va un paso más allá. La segmentación proporciona un contorno del objeto con precisión de píxeles. Esto puede aplicarse en agricultura para tareas como:

  • Desherbado preciso: Los robots agrícolas pueden utilizar la segmentación para identificar los límites exactos de las malas hierbas.
  • Análisis de la salud de los cultivos: La segmentación puede utilizarse para identificar y medir zonas específicas de una planta afectadas por enfermedades o deficiencias de nutrientes.
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Fig. 7. Segmentación de cultivos y malas hierbas.

Beneficios y retos de la IA en la agricultura

Las ventajas de la IA en la agricultura de precisión son numerosas y de gran alcance. Veamos algunas de estas ventajas:

  • Mayor eficiencia: La IA automatiza las tareas, optimiza la asignación de recursos y mejora la toma de decisiones. Esto se traduce en un aumento significativo de la eficiencia en todos los aspectos de la agricultura.
  • Medio ambiente Sostenibilidad: AI promueve prácticas respetuosas con el medio ambiente reduciendo el uso de productos químicos, optimizando el consumo de agua y minimizando los residuos.
     
  • Ahorro de mano de obra: La automatización impulsada por IA aborda la escasez de mano de obra y reduce los costes laborales, lo que hace que la agricultura sea más viable económicamente.
  • Mejora del rendimiento: La IA ayuda a los agricultores a lograr mayores rendimientos y producir más alimentos con menos recursos mediante una siembra precisa, una fertilización específica y la detección precoz de enfermedades. 

Aunque el potencial de la IA en la agricultura es inmenso, aún quedan varios retos por superar a la hora de implantarla en la automatización agrícola.

  • Costes iniciales elevados: La implantación de soluciones de IA puede requerir una importante inversión inicial, lo que puede suponer un obstáculo para las explotaciones más pequeñas.
  • Dependencia de los datos: Los algoritmos de IA requieren grandes conjuntos de datos de alta calidad. Recopilar, gestionar y analizar esos datos puede resultar complicado, especialmente en regiones con una infraestructura tecnológica limitada.
  • Conocimientos técnicos: La implantación y el mantenimiento de sistemas de IA requieren conocimientos especializados, que pueden escasear en algunas comunidades agrarias.
  • Reticencia a adoptar nuevas tecnologías: Los agricultores pueden dudar a la hora de adoptar la IA por desconocimiento o preocupación por su complejidad. 

Novedades y futuro de la IA en la agricultura

La IA se está utilizando para optimizar la producción de proteínas alternativas mediante la fermentación de precisión, un proceso que utiliza microbios para producir sustancias como proteínas y enzimas. Esta tecnología puede remodelar la industria alimentaria proporcionando fuentes de proteínas sostenibles y eficientes.

La IA puede contribuir a prácticas agrícolas más sostenibles, como la agricultura vertical, en la que los cultivos crecen verticalmente en capas apiladas. Este método optimiza el uso de recursos, reduce los residuos y minimiza el impacto medioambiental. 

La integración de la IA con la tecnología móvil puede hacer que las herramientas agrícolas avanzadas impulsadas por IA ayuden a los agricultores a aumentar los rendimientos al proporcionar información sobre los momentos óptimos de siembra, las estrategias de gestión de cultivos y la predicción de enfermedades.

Principales conclusiones 

 Hoy en día, la IA está optimizando todos los aspectos de la agricultura y transformando las prácticas agrícolas tradicionales. Ofrece soluciones sostenibles para afrontar los retos modernos. Con la IA, los agricultores pueden producir mayores rendimientos con menos recursos, minimizar su impacto medioambiental y mejorar el bienestar animal.

Ultralytics YOLO11 tiene una precisión excepcional para detectar y clasificar objetos en tiempo real. Puede potenciar la robótica agrícola, permitiendo la siembra precisa, la pulverización selectiva y el deshierbe automatizado. YOLO11 también ayuda a mejorar la gestión del ganado y proporciona información valiosa mediante la detección de animales individuales y su comportamiento y salud.

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