Las 10 principales ventajas de usar Vision AI en la agricultura

La Inteligencia Artificial tiene múltiples aplicaciones. La mayoría de las industrias podrían beneficiarse fácilmente de todas las ventajas que ofrece hoy esta tecnología. Remanguémonos y centrémonos en una de las más cruciales: la agricultura.

¿Cómo puede la Inteligencia Artificial mejorar la industria agrícola?#

Agricultura de precisión#

Todo depende de una asignación adecuada de los recursos.

Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos recopilados de sensores, satélites y drones para descubrir patrones y conexiones. 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 aporta múltiples ventajas, como las siguientes:

• Detección temprana 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 intervenir rápidamente y reducir considerablemente las pérdidas de cultivos.
• Predicción del rendimiento: los datos visuales pueden ayudar a predecir el rendimiento de los cultivos, lo que permite a los agricultores planificar 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 otra área en la que la IA beneficia a los agricultores.

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

Las ventajas no se aplican únicamente a los campos abiertos, sino también a la agricultura en invernaderos.

Supervisión del ganado#

La visión mediante Inteligencia Artificial puede utilizarse para supervisar la salud y el bienestar del ganado, detectar signos tempranos de enfermedad y garantizar una atención veterinaria rápida.

Además, esta tecnología previene robos y actividades inusuales que pueden causar muchos otros 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 solo los productos de alta calidad entren en la cadena de suministro. Esto se traduce directamente en una reducción de los residuos y en una mayor satisfacción de los clientes.

Pero esto no es algo 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 la IA se tradujo en una reducción del 30-50 por ciento de los costes laborales asociados a estas inspecciones.

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

Supervisión climática#

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 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 caso profesional, utiliza la supervisión climática para realizar previsiones del permafrost a escala 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 y proporciona a los agricultores información para tomar mejores decisiones en múltiples áreas, como la siembra, la cosecha y la gestión general de la explotación, entre otras.

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 información más detallada sobre el suelo.

Riego optimizado#

Por término medio, aproximadamente el 70 % de toda el agua consumida en el mundo se destina a la agricultura. Y de ese 70 %, nada menos que un 40 % se pierde debido a una mala gestión del agua.

Los agricultores pueden optimizar los sistemas de riego mediante el análisis de 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 localizar las zonas con un consumo excesivo de agua.

Conservación de la biodiversidad#

En definitiva, sin naturaleza no hay agricultura. Gracias a la supervisión, la visión artificial puede contribuir a preservar la biodiversidad mediante el análisis del impacto de las prácticas agrícolas en los ecosistemas circundantes.

Desarrollo rural#

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

Con el tiempo, esto puede dar lugar a comunidades rurales más fuertes, que actualmente están perdiendo población a escala mundial. Según FWD, el 77 % de los condados rurales de Estados Unidos tienen menos personas en edad de trabajar (de 15 a 64 años) que hace 20 años.

En resumen: un futuro prometedor por delante#

La población mundial está aumentando y se calcula que alcanzaremos los 9.000 millones de habitantes en 2030 (o incluso antes). Los nuevos retos requieren nuevas soluciones, y la tecnología desempeña un papel clave.

Según Forbes, se prevé que el gasto mundial en agricultura inteligente —incluidas la IA y el aprendizaje automático— se triplique para 2025, hasta alcanzar los 15.300 millones de dólares.

Al aprovechar la visión artificial, la agricultura puede beneficiarse de una mayor eficiencia, un menor impacto medioambiental y una mejora general de la sostenibilidad.