Las 10 principales ventajas de usar IA visual en la agricultura
Descubre cómo la IA visual está revolucionando la agricultura: desde la agricultura de precisión y la monitorización del clima hasta la optimización del uso de recursos para reducir costes.
La inteligencia artificial tiene numerosas aplicaciones. La mayoría de los sectores podrían beneficiarse fácilmente de todas las ventajas que esta tecnología ofrece hoy en día. Pongámonos manos a la obra y centrémonos en una de las más importantes: la agricultura.
¿Cómo puede mejorar la inteligencia artificial el sector agrícola?#
Agricultura de precisión#
Todo depende de una asignación adecuada de los recursos.
Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos recopilados por sensores, satélites y drones para descubrir patrones y relaciones. Esto permite optimizar el uso de recursos como el agua, los fertilizantes y los pesticidas.
Supervisión y gestión de cultivos#
Supervisar y gestionar los cultivos ofrece múltiples ventajas, como:
- Detección temprana de enfermedades: el análisis de imágenes basado en IA puede identificar en una fase temprana señales de enfermedades o plagas en los cultivos. Esto permite intervenir a tiempo y reducir considerablemente las pérdidas de cosechas.
- Predicción del rendimiento: los datos visuales pueden ayudar a predecir el rendimiento de los cultivos y permitir que los agricultores planifiquen la cosecha y la distribución de forma más eficaz.
Fig. 1. Detección temprana de enfermedades en cultivos.
Detección optimizada de malas hierbas#
La identificación de malas hierbas es otro ámbito 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 eficiente sin necesidad de aplicar herbicidas de forma generalizada.
Las ventajas no se limitan a los campos al aire libre, sino que también se aplican a la agricultura en invernadero.
Supervisión del ganado#
La visión artificial basada en inteligencia artificial puede utilizarse para supervisar 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 muchos problemas.
Control de calidad#
Otra aplicación de esta tecnología es el control de calidad. Los algoritmos pueden evaluar la calidad de los productos agrícolas y garantizar que solo los productos de alta calidad entren en la cadena de suministro. Esto se traduce directamente en menos residuos y una mayor satisfacción de los clientes.
Pero esto no es nuevo. Varias empresas de renombre de distintos sectores ya se han adelantado.
El responsable de planificación de la producción, automatización y digitalización de Audi afirmó que la integración de la visión artificial con IA dio lugar a una reducción del 30-50 % de los costes laborales asociados a estas inspecciones.
Fig. 2. Empleado realizando el control de calidad de plantas de tomate.
Supervisión del clima#
La inteligencia artificial analiza datos visuales relacionados con los patrones meteorológicos. Esto ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre las fechas de siembra y la selección de cultivos para adaptarse a las condiciones climáticas cambiantes.
En lo que respecta al cambio climático y la investigación, la IA ya está haciendo «el trabajo sucio por nosotros», según la Dra. Anna Liljedahl. Para explicar mejor su trabajo profesional, utiliza la supervisión del clima para realizar pronósticos estacionales del permafrost 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 y proporcionar a los agricultores información útil para tomar mejores decisiones en diversos ámbitos, como la siembra, la cosecha y la gestión general de la explotación.
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 quizá prefieran información más detallada sobre el suelo.
Riego optimizado#
De media, aproximadamente el 70 % de toda el agua que se consume en el mundo se destina a la agricultura. Y de ese 70 %, nada menos que el 40 % se pierde debido a una mala gestión del agua.
Los agricultores pueden optimizar los sistemas de riego analizando datos visuales para determinar los niveles de humedad del suelo y garantizar un uso eficiente del agua.
Además, automatizar la detección de fugas ayuda enormemente a identificar las zonas donde se consume agua en exceso.
Conservación de la biodiversidad#
Al fin y al cabo, sin naturaleza no hay agricultura. Gracias a la supervisión, la visión artificial basada en IA puede ayudar a preservar la biodiversidad al analizar el impacto de las prácticas agrícolas en los ecosistemas circundantes.
Desarrollo rural#
Por último, pero no menos importante, construir de cara al futuro. El auge de las tecnologías de IA en la agricultura contribuye al desarrollo de competencias en las zonas rurales y fomenta el crecimiento económico y la sostenibilidad.
Con el tiempo, esto puede fortalecer las comunidades rurales, que actualmente están perdiendo población a escala mundial. Según FWD, el 77 % de los condados rurales de EE. UU. tiene menos personas en edad laboral (de 15 a 64 años) que hace 20 años.
En resumen: nos espera un futuro prometedor#
La población mundial está creciendo y se estima que alcanzará los 9000 millones en 2030, o incluso antes. Los nuevos retos requieren nuevas soluciones, y la tecnología desempeña un papel fundamental.
Según Forbes, se prevé que el gasto mundial en agricultura inteligente —que incluye la IA y el aprendizaje automático— se triplique para 2025 y alcance los 15 300 millones de dólares.
Al aprovechar la visión artificial basada en IA, la agricultura puede beneficiarse de una mayor eficiencia, un menor impacto medioambiental y una mejor sostenibilidad general.
