Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la agricultura

La inteligencia artificial en la agricultura es un fuerte aliado para una producción sostenible, más rápida y rentable. Las tecnologías innovadoras pueden ofrecer resultados de cultivo y cosecha más significativos, utilizando la misma cantidad de tierra. 

Pero, ¿Cuáles son, en realidad, las aplicaciones de la inteligencia artificial para lograr este objetivo? ¿Cómo organizarse utilizando menos máquinas y reduciendo el consumo de combustible? ¿Cómo evitar el desperdicio al utilizar insumos? Vea las formas de hacer esto realidad a continuación.

¿Cuáles son las aplicaciones de la inteligencia artificial en la agricultura?

La cultura del dato es una realidad en prácticamente todos los sectores. Sin embargo, el procesamiento de datos dentro del campo es demasiado complejo para realizarlo sin la ayuda de un sistema eficiente.

A través de redes instaladas en campo, es posible monitorear, en tiempo real, desde las operaciones mecanizadas hasta la cantidad de lluvia que azota a cada sector. También es posible rastrear la producción automáticamente. Consulte a continuación los puntos que más sienten el impacto positivo de la tecnología en la agricultura.

Monitoreo de cultivos

Una de las mayores ventajas de la agricultura digital es la posibilidad de inspeccionar las plantaciones, a partir de imágenes captadas por drones y datos de sensores repartidos por el campo. El sistema puede evaluar con precisión la presencia de plagas.

Las trampas automáticas constan de una aplicación. Sus sensores ayudan al productor a saber cuándo es necesario aplicar un pesticida agrícola. Esta lucha debe realizarse en el momento adecuado y en lugares específicos, controlando las plagas sin grandes gastos y con menor impacto en el medio ambiente.

También se pueden analizar otros tipos de amenazas. La técnica de aprendizaje automático puede cruzar información y patrones, identificando, por ejemplo, que una parte del cultivo tiene poca cantidad de nutrientes en el suelo o ausencia de agua. Muy bien, antes de que se pueda notar a simple vista.

Pronóstico del tiempo

En lugar de depender únicamente de las previsiones meteorológicas de la región en la que trabajan, los agricultores ahora tienen acceso a predicciones de temperatura, viento, incidencia solar y lluvia. El sistema se basa en datos de propiedades locales. Esta precisión de la información genera más confiabilidad y le da más seguridad al productor.

Es mucho más fácil saber exactamente en qué parte del cultivo es necesario reforzar el riego o el uso de fertilizantes, un tipo de técnica habitual en la agricultura de precisión.

Vehículos autónomos

Cuando hablamos de maquinaria agrícola, ya existen prototipos de tractores telemáticos, es decir, que tienen dirección automática. Pero la inteligencia artificial llevará esta automatización a otro nivel.

Estos vehículos tendrán la capacidad de decidir interrumpir sus actividades en caso de lluvias muy intensas, por ejemplo, cambiando de ruta y dirigiéndose a un lugar más adecuado. El proceso es monitoreado remotamente por el productor y sus colaboradores a través de un teléfono inteligente.

Con la capacidad de identificar amenazas basándose en patrones analizados en una gigantesca base de datos, un vehículo terrestre no tripulado también es capaz de dosificar con precisión la cantidad de pesticida en un cultivo, sin ninguna interferencia humana directa.

En la misma línea, recolectores inteligentes de cultivos perennes, como café o naranjas, pueden desplazarse por la plantación e identificar frutos maduros, descartando también aquellos que ya se hayan podrido o tengan algún tipo de irregularidad.

Tendencias y desafíos de la inteligencia artificial en la agricultura

La inteligencia artificial se viene desarrollando desde 1955, cuando el profesor de matemáticas John McCarthy, del Darthmouth College, presentó su concepto en la universidad estadounidense. En los últimos veinte años, sin embargo, su crecimiento ha sido exponencial y la expectativa es que este proceso se acelere cada vez más. 

Para establecer un diálogo franco con el entorno rural, la inteligencia artificial todavía tiene que afrontar algunos retos en el camino. El principal obstáculo es la cantidad de variables que involucran el campo. Los imprevistos que proporciona la naturaleza aún están fuera del control humano.

Además de requerir una enorme capacidad computacional para calcular probabilidades, las incertidumbres agrícolas se controlarán mejor cuando las máquinas adquieran más experiencia práctica, creen bases de datos confiables y mejoren sus técnicas de aprendizaje.

Es importante enfatizar que la agricultura 4.0 no es un tema para el futuro. Además de las aplicaciones que ya existen hoy en día, la inteligencia artificial se renueva cada día y puede aportar innumerables beneficios a la agricultura, como los que se mencionan a lo largo de este contenido.

Inteligencia artificial en agricultura con TOTVS

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