Los 10 principales beneficios de utilizar visión artificial 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. Pongámonos manos a la obra mientras nos centramos en una de las más cruciales: la agricultura.

Link to this section¿Cómo puede la Inteligencia Artificial mejorar el sector agrícola?#

Link to this sectionAgricultura de precisión#

Todo depende de la 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 conexiones. Esto permite un uso optimizado de recursos como agua, fertilizantes y pesticidas.

Link to this sectionControl y gestión de cultivos#

El control y la gestión de los cultivos conllevan múltiples beneficios, como:

• Detección temprana de enfermedades: el análisis de imágenes basado en IA puede identificar signos de enfermedades o plagas en los cultivos en una etapa temprana. Esto permite una intervención rápida y una reducción significativa en las pérdidas de las cosechas.
• Predicción del rendimiento: los datos visuales pueden ayudar a predecir el rendimiento de los cultivos, ayudando a los agricultores a planificar la cosecha y la distribución de manera más efectiva.

Fig 1. Detección temprana de enfermedades en cultivos.

Link to this sectionDetección optimizada de malas hierbas#

La identificación de malas hierbas es otra área donde la IA beneficia a los agricultores.

Esta tecnología puede distinguir entre cultivos y malas hierbas, facilitando un control de malas hierbas específico y eficiente sin necesidad de aplicar herbicidas de forma generalizada.

Las ventajas no solo se aplican a campos abiertos, sino también a la agricultura de invernadero.

Link to this sectionSeguimiento de ganado#

La visión por Inteligencia Artificial se puede aplicar para monitorear la salud y el bienestar del ganado, detectando signos tempranos de enfermedad y asegurando una atención veterinaria rápida.

Además, esta tecnología previene robos y actividades inusuales que pueden causar muchos otros problemas.

Link to this sectionControl de calidad#

Otro uso de esta tecnología es el control de calidad. Los algoritmos pueden evaluar la calidad de los productos agrícolas, asegurando que solo productos de alta calidad entren en la cadena de suministro. Esto se traduce directamente en una reducción de residuos y una mejor satisfacción del cliente.

Pero esto no es algo nuevo. Múltiples empresas reputadas en diversos sectores ya van un paso por delante.

El Jefe de Planificación de Producción, Automatización y Digitalización de Audi afirmó que la integración de la visión artificial con la IA resultó en una reducción del 30-50 por ciento en los costes laborales asociados a estas inspecciones.

Fig 2. Empleado realizando control de calidad en plantas de tomate.

Link to this sectionMonitoreo climático#

La Inteligencia Artificial analiza datos visuales relacionados con los patrones meteorológicos. Esto ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre los tiempos de plantación y la selección de cultivos para adaptarse a las cambiantes condiciones climáticas.

En términos de cambio climático e investigación, la IA ya está haciendo 'el trabajo sucio por nosotros', según la Dra. Anna Liljedahl. Solo para profundizar en su caso profesional, ella utiliza el monitoreo climático para hacer previsiones de permafrost en una escala temporal estacional en el Ártico.

Link to this sectionToma de decisiones basada en datos#

Las decisiones basadas en datos aumentan la productividad y la rentabilidad.

La IA permite analizar grandes cantidades de datos, proporcionando a los agricultores información valiosa para una mejor toma de decisiones en múltiples áreas (como: plantación, cosecha y gestión general de la granja, por nombrar algunas).

Además, las aplicaciones pueden adaptarse a las necesidades de cada caso específico. Algunos usuarios pueden estar más interesados en controlar plagas, mientras que otros pueden preferir información más detallada sobre el suelo.

Link to this sectionRiego optimizado#

De media, aproximadamente el 70% de toda el agua consumida en el mundo se destina a la agricultura. Y de ese 70%, un enorme 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 en el suelo, asegurando un uso eficiente del agua.

Además, automatizar la detección de fugas ayuda enormemente a localizar áreas con un consumo excesivo de agua.

Link to this sectionConservación de la biodiversidad#

Al fin y al cabo, sin la naturaleza no hay agricultura. Gracias al monitoreo, la visión por IA puede ayudar a preservar la biodiversidad analizando el impacto de las prácticas agrícolas en los ecosistemas circundantes.

Link to this sectionDesarrollo rural#

Por último, pero no menos importante, construir hacia el futuro. El auge de las tecnologías de IA en la agricultura contribuye al desarrollo de capacidades en las zonas rurales, fomentando el crecimiento económico y la sostenibilidad.

Con el tiempo, esto puede conducir a comunidades rurales más fuertes, que actualmente pierden población a escala global. Según FWD, el 77% de los condados rurales de EE. UU. tienen menos personas en edad laboral (de 15 a 64 años) que hace 20 años.

Link to this sectionEn resumen: un futuro brillante por delante#

La población mundial está aumentando y se estima que alcanzaremos la marca de los 9 mil millones para 2030 (o incluso antes). Los nuevos desafíos requieren nuevas soluciones y la tecnología juega un factor clave.

Según Forbes, se prevé que el gasto global en agricultura inteligente, incluida la IA y el aprendizaje automático, se triplique para 2025, alcanzando los 15,3 mil millones de dólares.

Al aprovechar la visión por IA, la agricultura se beneficiará de una mayor eficiencia, un menor impacto ambiental y una mejor sostenibilidad general.