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Explore cómo Vision AI está revolucionando la agricultura: desde la agricultura de precisión y la vigilancia del clima hasta un uso optimizado de los recursos para ahorrar costes.
Las 10 principales ventajas de la IA de visión para la agricultura
La Inteligencia Artificial tiene múltiples aplicaciones. La mayoría de las industrias podrían beneficiarse fácilmente de todas las ventajas que esta tecnología aporta hoy en día. Vamos a arremangarnos para centrarnos en una de las más cruciales: la agricultura.
¿Cómo puede la Inteligencia Artificial mejorar la industria agrícola?
Agricultura de precisión
Todo depende de la correcta asignación de recursos.
Los algoritmos de aprendizaje automático analizan enormes cantidades de datos recogidos por sensores, satélites y drones para descubrir patrones y conexiones. Esto permite optimizar el uso de recursos como agua, fertilizantes y pesticidas.
Seguimiento y gestión de los cultivos
El seguimiento y la gestión de los cultivos reportan múltiples beneficios, como:
Detección precoz de enfermedades: El análisis de imágenes basado en IA puede identificar signos de enfermedades o plagas en los cultivos en una fase temprana. Esto permite una intervención rápida y una reducción significativa de las pérdidas de cosechas.
Predicción del rendimiento: Los datos visuales pueden ayudar a predecir el rendimiento de los cultivos, lo que ayuda a los agricultores a planificar la cosecha y la distribución con mayor eficacia.
Fig. 1. Detección precoz de enfermedades en los cultivos.
Detección optimizada de malas hierbas
La identificación de las malas hierbas es otro campo en el que la IA beneficia a los agricultores.
Esta tecnología puede distinguir entre cultivos y malas hierbas, lo que facilita un control específico y eficaz de las malas hierbas sin necesidad de aplicar herbicidas de forma generalizada.
La visión con inteligencia artificial puede aplicarse para vigilar la salud y el bienestar del ganado, detectar los primeros signos de enfermedad y garantizar una atención veterinaria rápida.
Además, esta tecnología evita robos y actividades inusuales que pueden causar otros múltiples problemas.
Control de calidad
Otro uso de esta tecnología es el control de calidad. Los algoritmos pueden evaluar la calidad de los productos agrícolas, garantizando que sólo entren en la cadena de suministro productos de alta calidad. Esto se traduce directamente en una reducción de los residuos y una mayor satisfacción del cliente.
Pero esto no es algo nuevo. Muchas empresas reputadas de diversos sectores ya se han adelantado a los acontecimientos.
El responsable de Planificación de la Producción, Automatización y Digitalización de Audi afirmó que la integración de la visión artificial con la IA se tradujo en una reducción del 30-50 por ciento de los costes laborales asociados a estas inspecciones.
Fig. 2. Empleado realizando el control de calidad de las tomateras.
Control del clima
La Inteligencia Artificial analiza datos visuales relacionados con los patrones meteorológicos. Esto ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre las épocas de siembra y la selección de cultivos para adaptarse a las cambiantes condiciones climáticas.
En cuanto al cambio climático y la investigación, la IA ya está haciendo "el trabajo sucio por nosotros", según la Dra. Anna Liljedahl. En su caso profesional, utiliza la vigilancia del clima para hacer previsiones sobre el permafrost en una escala temporal estacional en el Ártico.
Toma de decisiones basada en datos
Las decisiones basadas en datos aumentan la productividad y la rentabilidad.
La IA permite analizar grandes cantidades de datos, lo que proporciona a los agricultores información para tomar mejores decisiones en múltiples ámbitos (como la siembra, la cosecha y la gestión general de la explotación, por nombrar algunos).
Además, las aplicaciones pueden adaptarse a las necesidades de cada caso concreto. Algunos usuarios pueden estar más interesados en controlar las plagas, mientras que otros pueden preferir una información más profunda sobre el suelo.
Riego optimizado
Por término medio, aproximadamente el 70% del agua que se consume en el mundo se destina a la agricultura. Y de ese 70%, la friolera del 40% se pierde debido a una mala gestión del agua.
Los agricultores pueden optimizar los sistemas de riego analizando los datos visuales para determinar los niveles de humedad del suelo, lo que garantiza un uso eficiente del agua.
Además, la automatización de la detección de fugas ayuda enormemente a detectar zonas con un consumo excesivo de agua.
Conservación de la biodiversidad
Al fin y al cabo, sin naturaleza no hay agricultura. Gracias a la monitorización, la visión artificial puede ayudar a preservar la biodiversidad analizando el impacto de las prácticas agrícolas en los ecosistemas circundantes.
Desarrollo rural
Por último, pero no por ello menos importante, construir hacia el futuro. El florecimiento de las tecnologías de IA en la agricultura contribuye a la capacitación de las zonas rurales, fomentando el crecimiento económico y la sostenibilidad.
Con el tiempo, esto puede dar lugar a comunidades rurales más fuertes, que actualmente pierden población a escala mundial. Según FWD, el 77% de los condados rurales de EE.UU. tienen menos población en edad de trabajar (entre 15 y 64 años) que hace 20 años.
Conclusión: nos espera un futuro brillante
La población mundial aumenta y se calcula que alcanzaremos los 9.000 millones de habitantes en 2030 (o incluso antes). Los nuevos retos exigen nuevas soluciones y la tecnología desempeña un factor clave.
Según Forbes, se prevé que el gasto mundial en agricultura inteligente -incluyendo IA y aprendizaje automático- se triplique para 2025, alcanzando los 15.300 millones de dólares.
Al aprovechar la visión de la IA, la agricultura puede beneficiarse de una mayor eficiencia, un menor impacto ambiental y una mayor sostenibilidad general.