Con el crecimiento de la población mundial se ha hecho imprescindible incrementar la población agrícola. Hoy en día, cada vez más países, cooperativas agrícolas e incluso pequeños agricultores utilizan la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para identificar métodos que mejoren la producción de los cultivos y reduzcan las pérdidas debido a las plagas y las enfermedades.
¿Qué es la IA?
La IA y el aprendizaje automático son tecnologías avanzadas que pueden transformar la agricultura al ayudar a los agricultores a tomar decisiones “más inteligentes” basándose en datos. Estas tecnologías pueden analizar rápidamente los datos procedentes de diversas fuentes como sensores, drones y satélites, para hacer un seguimiento del estado de salud de los cultivos, detectar enfermedades y deficiencias de nutrientes. Al gestionar de forma eficiente los insumos de los cultivos (p.ej., el agua, los fertilizantes, etc.), la IA y los algoritmos de aprendizaje automático mejoran su eficiencia. Estas tecnologías también son capaces de predecir la producción de los cultivos, automatizar la maquinaria y las actividades agrícolas y ayudar a los agricultores a decidir cuándo vender sus productos.
Asimismo, la IA y el aprendizaje automático pueden predecir o detectar problemas en los cultivos como enfermedades y plagas a tiempo y ayudar a los agricultores a mantenerlos bajo control con los costes mínimos. Esto se traduce en mejores cosechas y plantas más sanas. En general, la IA y el aprendizaje automático pueden revolucionar la agricultura para mejor.
¿Cómo se puede utilizar la IA en la agricultura?
Mejorar la rentabilidad en los análisis del suelo
La inteligencia artificial evalúa y comprende de forma eficaz la calidad del suelo para mejorar el rendimiento de los cultivos. Por ejemplo, mantener el pH del suelo es fundamental para incrementar la producción por hectárea. Además, cada cultivo tiene necesidades diferentes respecto a la calidad del suelo y el pH que necesita para desarrollarse. Con la ayuda de dispositivos informáticos, es posible evaluar los niveles de pH del suelo para determinar las deficiencias nutricionales. ¿Cómo? Utilizar dispositivos mecánicos para evaluar el suelo ofrece resultados rápidos y precisos y reduce la necesidad de realizar pruebas manuales que requerirán mucho tiempo. Además, la preparación de las muestras es mínima, analiza múltiples muestras a la vez y proporciona información precisa sobre las deficiencias de nutrientes, lo que optimiza la aplicación de fertilizantes y reduce los residuos, con el consiguiente ahorro de costes para los agricultores.
Caso práctico – Analizar la rentabilidad con inteligencia artificial
Leonardo Menegatti, investigador de InCeres (empresa agrícola con sede en Piracicaba, São Paulo, Brasil), llevó a cabo un análisis de rentabilidad convincente con inteligencia artificial. Un agricultor brasileño paga 200 dólares por hectárea por analizar el suelo con el método estándar. Con la IA el coste del mismo análisis se reduce a 40 dólares por hectárea, lo que supone un ahorro para el agricultor de casi el 80%. También es posible utilizar el método de análisis del suelo para identificar un método de riego eficaz. Podemos conectar un sensor molecular, regulador de presión, de temperatura y humedad del suelo a los sistemas de IA para mejorar las condiciones del suelo y la producción de los cultivos.
Identificar plagas y paliar los ataques a los cultivos
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a gestionar los ataques de plagas. Los análisis basados en IA han ayudado a mejorar el rendimiento de los cultivos en todo el mundo. Con la IA, podemos predecir cuáles serán los posibles puntos de ataque de una plaga e identificar la mejor manera de gestionarlos. Por ejemplo, la IA puede ayudar a evaluar el tipo de ataque que cabe esperar en un cultivo determinado, como la susceptibilidad de las fresas a los ataques de pulgones. Del mismo modo, cultivos como los arrozales y el trigo son más vulnerables a los ataques de plagas de mayor tamaño, como los saltamontes y los trips del arroz. Los sistemas de IA pueden tener un conjunto de datos único con 75.000 imágenes correspondientes a 102 categorías de problemas agrícolas. Con la ayuda de un sistema informático de IA basado en la nube es posible crear un marco de aprendizaje completo. Esto ayudará a detectar y clasificar los insectos. Una vez hecho esto, identificar cuáles son los pesticidas que gestionan eficazmente el ataque se vuelve más sencillo.
Métodos para resolver la aplicación de plaguicidas en la producción de cultivos
La pulverización automatizada de los campos con pesticidas es esencial para el control de malas hierbas y plagas. Sin embargo, según la OMS los plaguicidas son responsables de unas 200.000 muertes por intoxicación aguda al año. Para controlar la cantidad de pesticida que se aplica en el campo es posible utilizar un algoritmo de aprendizaje automático. La IA puede utilizar un sistema de navegación GPS para identificar dónde se ubican las malas hierbas para que podamos pulverizar con herbicidas en las zonas específicas. Además, la IA evalúa qué secciones del campo requerirán una segunda aplicación. También es posible llevar a cabo pulverizadores inteligentes dirigidas exclusivamente a aquellas zonas donde exista un crecimiento excesivo de malas hierbas. Los pulverizadores basados en la IA también distribuyen los pesticidas en una zona determinada para reducir el desperdicio, lo que hace que el proceso sea rentable y eficiente.
Utilizar la IA y el aprendizaje automático para aplicar plaguicidas implica un proceso de dos pasos. En primer lugar, necesitamos datos que ayuden a evaluar cuál es la mejor manera de aplicar esos pesticidas. Una vez obtengamos estos datos, los dispositivos asistidos por IA harán que el control de malas hierbas y plagas sea más accesible.
¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático para predecir la producción de los cultivos?
La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a que los agricultores tomen mejores decisiones. Los agricultores pueden comprobar la eficacia y los resultados de sus acciones consultando los datos de años anteriores, como la calidad de las cosechas y la cantidad producida. Estas tecnologías pueden ayudar en tareas como analizar el suelo, hacer frente a las plagas, anticiparse a los cambios meteorológicos e incluso determinar cuándo puede funcionar mal el equipo agrícola. Estos dispositivos pueden emplear cámaras y sensores para controlar la salud del suelo, así como las enfermedades de los cultivos y las plagas.
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