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Innovaciones de la inteligencia artificial en la agricultura de precisión

Innovaciones de la inteligencia artificial en la agricultura de precisión

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático facilitan la vida cotidiana y se usan en muchos sectores empresariales y domésticos. Siendo una industria muy antigua, la agricultura requiere un enfoque más inteligente y eficiente para poder cubrir las necesidades crecientes. Con las tecnologías de inteligencia artificial es posible mejorar una amplia gama de tareas relacionadas con la agricultura: por ejemplo, producir cultivos más sanos utilizando la fórmula NDVI y rastreando los cambios en tiempo real, controlar las plagas y monitorizar el estado del suelo. Los análisis avanzados y las tecnologías de IdC ayudan a los agricultores a analizar datos en tiempo real como el clima, la temperatura, la humedad, etc.

El papel de la IA en el desarrollo de la agricultura de precisión

La población mundial está aumentando poco a poco y debido al aumento del nivel de la vida la necesidad de productos agrícolas también está creciendo. Se espera que hasta el 2050 la producción agrícola tenga que duplicarse para satisfacer la demanda. Y no es posible reducir la producción de alimentos, ya que tendrá un efecto devastador en los países en desarrollo. Teniendo en cuenta la escasez de recursos naturales y la reducción de las tierras agrícolas, es necesario encontrar con urgencia una solución eficiente. Aquí es donde la IA puede ayudar.

La industria agrícola ya está usando la automatización y la precisión en sus prácticas para optimizar la producción. La implementación de las tecnologías de orientación y detección, la analítica y otras tecnologías han permitido una agricultura basada en datos. Las aplicaciones basadas en las tecnologías agrícolas cubren todo el ciclo agrícola, incluyendo la gestión de datos, la cartografía de los cultivos, así como la pulverización, la cosecha y la planificación, entre otras. Y con la IA ha sido posible la predicción y la reacción rápida ante situaciones agrícolas impredecibles. El análisis predictivo ayuda a mantener una producción agrícola eficiente y es uno de los casos de uso de la IA más extendidos en la agricultura.

En 2019, la IA ya generó un ingreso de 1091,9 millones de dólares en el mercado de la agricultura y se prevé que alcance los 3807,3 millones de dólares hasta el 2024. La región de Asia-Pacífico tiene la tasa de crecimiento más rápida debido a la gran disponibilidad de tierras cultivables, sin embargo, se espera que América del Norte genere los mayores ingresos durante el período de previsión.

¿Qué es el NDVI y cuál es su papel en la agricultura?

El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) cuantifica la vegetación midiendo la deferencia entre el infrarrojo cercano y el rojo.

La vegetación verde refleja diferentes cantidades de radiación solar en diferentes porciones del espectro electromagnético. La vegetación sana refleja más luz infrarroja cercana y verde en comparación con otras longitudes de onda. A cambio, absorbe más luz roja y azul (por la clorofila, el pigmento de las hojas). Juntos, estos rangos del espectro permiten medir el contenido de clorofila en la vegetación. El NDVI oscila entre -1 y +1.  Por ejemplo, si tiene valores negativos, es muy probable que se trate de agua. Por otro lado, si tiene un valor de NDVI cercano a +1, hay vegetación verde en esta zona.

El NDVI es ampliamente utilizado en la observación remota para medir la salud de la vegetación.

IA y robots en la agricultura

En los últimos años se nota una tendencia hacia la automatización de procesos en la agricultura y se espera que en el futuro los robots agrícolas desempeñen un papel fundamental en la producción de alimentos. Gracias a la transición a la automatización en la agricultura es posible producir más y esforzarse menos. Las empresas como John Deere, que utilizan la IA y el aprendizaje automático en sus equipos, están ayudando a los agricultores a tener más éxito en sus cosechas y reducir el impacto en la tierra y el medio ambiente. La IA permite identificar y alcanzar una velocidad que supera la capacidad humana y gracias a la automatización las acciones agrícolas pueden ser consistentes y precisas a gran escala.

COVID-19 ha acelerado la necesidad de automatización. Se espera que los ingresos agrícolas caigan un 12% en 2021, mientras que los costes de producción aumentarán aún más. Por tanto, la optimización y la reducción de costes son primordiales para la recuperación de la industria agrícola después de la pandemia. Los robots pueden ayudar a resolver el problema financiero y apoyar la sostenibilidad.

(I.S.)

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