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 expresivos, utilizando la misma cantidad de tierra. 

Pero, ¿Cuáles son, de hecho, las aplicaciones de la inteligencia artificial para lograr este objetivo? ¿Cómo organizarse para usar menos máquinas y reducir el consumo de combustible? ¿Cómo evitar el desperdicio al usar insumos? Echa un vistazo a las formas de hacer que esto sea una realidad a continuación.

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

La cultura de datos es una realidad en prácticamente todas las industrias. Sin embargo, el procesamiento de datos dentro del campo es demasiado complejo para hacerlo sin la ayuda de un sistema eficiente.

A través de redes instaladas en campo, es posible monitorear, en tiempo real, desde operaciones mecanizadas hasta la cantidad de lluvia que llega 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.

Seguimiento de cultivos

Uno de los mayores activos 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 consisten en una aplicación. Sus sensores ayudan al productor a saber cuándo es necesaria la aplicación de una defensiva agrícola. Esta lucha debe hacerse en el momento adecuado y en lugares específicos, controlando las plagas sin altos costos y con menor impacto en el medio ambiente.

También se pueden analizar otros tipos de amenazas. La técnica de aprendizaje automático es capaz de cruzar información y patrones, identificando, por ejemplo, que una parte del cultivo presenta una baja cantidad de nutrientes en el suelo o falta de agua. Está 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 ya tienen acceso a las 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 da más seguridad al productor.

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

Vehículos autónomos

Cuando hablamos de máquinas agrícolas, ya existen prototipos de tractores telemáticos, es decir, que tienen autodirección. Pero la inteligencia artificial AI llevará esta automatización al siguiente nivel.

Estos vehículos tendrán la capacidad de decidir interrumpir sus actividades en caso de lluvia muy intensa, por ejemplo, cambiar de ruta y dirigirse a un lugar más apropiado. El proceso es monitoreado remotamente por el productor y sus colaboradores vía smartphone.

Con la capacidad de identificar amenazas basadas en patrones analizados en una base de datos gigantesca, 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, los recolectores inteligentes de cultivos perennes, como café o naranjas, pueden moverse por la plantación e identificar los frutos maduros, descartando también aquellos que ya se han podrido o presentan 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 medio rural, la inteligencia artificial todavía tiene que afrontar algunos retos en el camino. El principal obstáculo es la cantidad de variables que involucran al campo. Los imprevistos que proporciona la naturaleza aún están fuera del control humano.

Además de requerir una capacidad computacional gigante para calcular probabilidades, las incertidumbres de la agricultura se controlarán mejor cuando las máquinas obtengan más experiencia práctica, construyan bases de datos confiables y mejoren sus técnicas de aprendizaje.

Es importante recalcar que la agricultura 4.0 no es una cuestión de futuro. Además de las aplicaciones que ya existen hoy en día, la inteligencia artificial se renueva cada día y puede traer innumerables beneficios a la agricultura, como los que se mencionan a lo largo de este contenido.

Inteligencia artificial en la agricultura con TOTVS

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Carol está lista para usar varias estrategias para aplicar inteligencia artificial en sus datos. El aprendizaje automático, las redes neuronales y los algoritmos genéticos pueden trabajar para usted para generar predicciones, análisis avanzados y siempre ponerlo por delante y brindarle una mejor visión de las decisiones para su cosecha.

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