7 formas en que la inteligencia artificial está revolucionando el sector agrícola.

La recolección de datos en la industria agrícola es cada vez más importante para mejorar la producción y la rentabilidad de los negocios agrícolas. En este sentido, un correcto manejo de datos, potenciado con la implementación de la inteligencia artificial (IA), es clave para lograr reducciones en los costos, incremento de la producción y mejora en la calidad de los productos. 

En esta publicación exploraremos cómo la IA junto con la recolección y análisis de datos están transformando la agricultura y cuáles son sus aplicaciones más relevantes, así como sus retos y limitaciones.

¿Cuál es la importancia del manejo de datos?

Es necesario entender que el objetivo de la inteligencia artificial es simular la inteligencia y el razonamiento humano mediante programas informáticos. Al combinar la informática con un conjunto de datos sólido, se pueden abordar muchos problemas e incluso predecir comportamientos.

La agricultura es una industria genera cada vez más datos, lo que se ha convertido en una fuente valiosa de información para los agronegocios y su eficiente aplicación es fundamental para tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia de las operaciones.

Para lograr una recolección de datos efectiva, es necesario utilizar una variedad de herramientas tecnológicas, como sensores, satélites, drones, software y aplicaciones. Estas herramientas no solo facilitan la tarea de recolección, sino que también permiten obtener resultados más precisos. Una vez que se han recolectado los datos, es importante almacenarlos y organizarlos de manera efectiva para que puedan ser interpretados y utilizados para la toma de decisiones operativas de producción.

Aunque claro, es importante tener en cuenta que la recolección y análisis de datos no se limita solo a las zonas de producción. Es fundamental considerar todos aquellos factores que puedan influir en la producción, lo que incluye el clima, el comercio, la fluctuación de precios y volúmenes del mercado, la administración y la contabilidad. Estas áreas también son de gran potencial para el desarrollo y crecimiento del manejo de datos en la agricultura.

¿Cómo beneficia la IA a la industria agrícola?

La IA junto con el manejo de datos han permitido impulsar numerosas aplicaciones en la industria agrícola. A continuación, se encuentran 7 maneras en las que la inteligencia artificial está revolucionando a la industria:

1. Optimización de la producción

Al recolectar datos de factores como la humedad relativa, la temperatura o los niveles de evapotranspiración en las plantas, mediante sensores y aparatos especializados, se puede detectar cómo estas condiciones afectan al cultivo y, tras realizar un análisis de estos resultados, podemos aplicar correcciones que permitan incentivar el desarrollo óptimo de las plantas e incrementar tanto el rendimiento como la calidad del producto. 

2. Predicción del clima

La IA nos permite obtener información sobre el clima cada vez más precisa, lo que evidentemente ayuda a los agricultores a anteponerse a los cambios o afectaciones que algunos fenómenos puedan llegar a ocasionar. De manera general podemos decir que la IA se utiliza para el análisis de datos meteorológicos, predicción del clima a largo plazo (probabilidad de sequías o inundaciones) y alertas en tiempo real.

3. Detección de plagas y enfermedades

La detección de plagas y enfermedades con IA se apoya en la visión por computadora, la cual se basa en el análisis de imágenes tomando como referencia una gran base de datos, lo que permite la identificación de la plaga o enfermedad evaluando las características que esta comparte con el resto de los casos. Las imágenes pueden obtenerse de manera aérea a toda una zona de producción, a través de satélites y drones, o a pequeña escala con aplicaciones móviles que utilizan la cámara. 

La detección mediante este tipo de tecnología tiene un gran potencial, ya que puede resultar mucho más eficiente que la realizada manualmente, algo que ya se está observando en algunas partes del mundo. En Colombia, se desarrolló con IA una herramienta que permite identificar plagas cuarentenarias específicas en aguacates, para evitar problemas en cuanto a las restricciones de exportación hacia Estados Unidos.

Otro uso interesante es la detección de enfermedades en las plantas antes de que sus síntomas sean visibles para el ojo humano. Esto ayuda a los agricultores a tomar medidas preventivas y tratar las enfermedades antes de que se conviertan en una amenaza importante para los cultivos.

4. Optimización del uso del agua

La implementación de la IA puede ayudar a optimizar el uso del agua en la agricultura de varias maneras. En primer lugar, la predicción del clima permite a los agricultores anticiparse a las lluvias o sequías y hacer ajustes en sus planes de riego. De esta manera, los agricultores pueden lograr un riego mucho más eficiente y así evitar el desperdicio de agua.

En segundo lugar, la IA puede analizar los datos de humedad del suelo monitoreados constantemente para predecir el momento óptimo para regar. Por último, la IA puede maximizar la eficiencia del uso del agua al controlar los sistemas de riego automatizados y determinar el volumen y la duración del riego en función de las condiciones de humedad, temperatura, transpiración, entre otros factores.

5. Optimización del uso de fertilizantes y plaguicidas

Una forma de optimizar la aplicación de fertilizantes es a través del sistema de riego, en caso de que estos sean incorporados al cultivo de esta manera. Para el caso de los fertilizantes y plaguicidas que se aplican superficialmente, la IA, con ayuda de robots, drones o vehículos autónomos, permite aplicar la cantidad adecuada del producto en los lugares donde se requiere, por ejemplo, la cantidad será mayor en aquellas áreas en las cuáles se haya detectado una mayor presencia de una enfermedad.

La eficiencia en el uso de fertilizantes y plaguicidas no solo significa una reducción de costos para los agricultores, sino que también tiene un impacto positivo en el medio ambiente. Al minimizar el uso de estos productos químicos, se puede reducir la contaminación de los suelos y del agua, así como también se puede disminuir la exposición a los mismos por parte de los trabajadores agrícolas.

6. Cosecha autónoma

De manera similar a la aplicación de fertilizantes y plaguicidas, la combinación de la IA con sistemas autónomos puede optimizar la cosecha de diversos productos agrícolas, desde cereales hasta frutas.

Estos sistemas pueden cosechar los productos de manera precisa y eficiente, evitando dañar las plantas y minimizando el desperdicio de alimentos. Además, esta tecnología puede ser especialmente útil en la recolección de frutas y hortalizas delicadas, que requieren un manejo cuidadoso para preservar su calidad.

A medida que la industria de la automatización agrícola continúa avanzando, es posible que veamos una mayor adopción de la IA en la cosecha de cultivos. Esto no solo mejoraría la eficiencia y la rentabilidad de las operaciones agrícolas, sino que también tendría un impacto positivo en la seguridad y bienestar de los trabajadores agrícolas.

7. Predicción del rendimiento y la calidad

La IA puede ayudar en la predicción del rendimiento en la agricultura de varias maneras. Una de ellas es a través del análisis de datos históricos y actuales sobre el clima, el suelo, el uso de agua y la cantidad y tipo de fertilizantes utilizados. 

Otra forma es mediante el uso de imágenes satelitales. La IA analiza estas imágenes para detectar la presencia de enfermedades, plagas o estrés hídrico en los cultivos, por lo que predice el rendimiento y calidad en función de la salud de las plantas. 

Al anticipar el rendimiento y calidad de su producción, los agricultores pueden tomar decisiones sobre cuánto y cuándo deben sembrar, así como la planificación de la cosecha.

Desafíos en el uso de IA en la agricultura

En definitiva, la IA y el manejo de datos están revolucionando la agricultura con su capacidad para mejorar la eficiencia y la productividad. Sin embargo, su implementación en el sector también presenta algunos desafíos que deben ser superados.

• Necesidad de datos precisos y confiables. Uno de los principales desafíos en el uso de la IA en la agricultura es la necesidad de contar con datos precisos y confiables para poder tener los mejores resultados posibles. Para ello, es fundamental prestar atención a los avances en la digitalización del manejo y rendimiento de los cultivos, lo que permitirá obtener una mayor cantidad de información y datos más precisos.

• Implementación costosa. Otro desafío en la implementación es su alto costo, especialmente si se busca una producción más optimizada. Esto hace que muchos productores no puedan acceder a esta tecnología y se limiten a prácticas tradicionales. Para hacer frente a este desafío, es necesario buscar soluciones que faciliten el acceso a la tecnología, como el fomento de la inversión pública y privada en la investigación y desarrollo de tecnologías más económicas y eficientes.

• Necesidad de expertos. La implementación de IA y datos requiere de expertos desde la instalación hasta la supervisión, lo que puede ser un desafío para muchos productores. Esto se debe a que se trata de una tecnología en constante evolución y que necesita de un conocimiento técnico específico, por lo que es necesario fomentar la formación y capacitación de profesionales en este campo.

• Escasez de grandes bases de datos. En la agricultura no se cuenta aún con suficientes bases de datos, lo que puede dificultar la creación de modelos de predicción precisos. Sin embargo, esto también representa una oportunidad para el Big Data, que puede contribuir en la recopilación de datos y la generación de mejores modelos de predicción. 

Fuentes: FAO, IBM, Anagan, Europarl, Portal Frutícola