Inteligencia Artificial en la Agricultura

La agricultura desempeña un papel crucial en el sector económico de cada país. La población mundial aumenta día a día, y lo mismo sucede con la demanda de alimentos. Los métodos tradicionales utilizados por los agricultores no son suficientes para satisfacer las necesidades en la etapa actual. Por lo tanto, se han introducido nuevos métodos de automatización para satisfacer estos requisitos y brindar grandes oportunidades laborales a muchas personas en este sector. 

La Inteligencia Artificial se ha convertido en una de las tecnologías más importantes en todos los sectores, incluyendo la educación, la banca, la robótica, la agricultura, etc. En el sector agrícola, está desempeñando un papel muy importante y está transformando la industria agrícola. La IA salva al sector agrícola de diferentes factores como el cambio climático, el crecimiento de la población, los problemas de empleo en este campo y la seguridad alimentaria. 

El sistema agrícola actual ha alcanzado un nivel diferente gracias a la IA. La Inteligencia Artificial ha mejorado la producción de cultivos y el monitoreo en tiempo real, la cosecha, el procesamiento y el marketing. Se diseñan diferentes sistemas de alta tecnología basados en computadoras para determinar varios parámetros importantes, como la detección de malezas, la detección de rendimiento, la calidad del cultivo y muchos más.

En este tema, discutiremos el impacto y la aplicación de la Inteligencia Artificial en la Agricultura, junto con los desafíos en la adopción de la IA.

Desafíos en la Agricultura mediante métodos tradicionales

Antes de comprender el impacto y la aplicación de la IA en la Agricultura, debemos entender cuáles son los desafíos en la agricultura mediante el uso de métodos tradicionales, que se enumeran a continuación:

• En la agricultura, diferentes factores climáticos como las lluvias, la temperatura y la humedad desempeñan un papel importante. Debido a la contaminación, a veces el clima varía abruptamente y, por lo tanto, resulta difícil para los agricultores tomar decisiones adecuadas para la cosecha, siembra de semillas y preparación del suelo.
• Para obtener un mejor cultivo, es necesario que el suelo sea productivo y tenga los nutrientes necesarios, como nitrógeno, fósforo y potasio. Si estos nutrientes no están presentes de manera efectiva en el suelo, puede resultar en cultivos de mala calidad. Pero es difícil identificar la calidad del suelo con métodos tradicionales.
• En el ciclo agrícola, es necesario proteger nuestros cultivos de las malas hierbas. De lo contrario, puede aumentar el costo de producción y también absorbe nutrientes del suelo. Pero mediante métodos tradicionales, la identificación y prevención de las malas hierbas no es eficiente.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Agricultura

Al igual que con los métodos tradicionales de Agricultura, hay muchos desafíos que los agricultores enfrentarían. Para resolver estos desafíos, la IA se utiliza ampliamente en este sector. Para la agricultura, la Inteligencia Artificial se ha convertido en una tecnología revolucionaria. Ayuda a los agricultores a obtener cultivos más saludables, controlar las plagas, monitorear el suelo y de muchas otras formas. A continuación se presentan algunas aplicaciones clave de la Inteligencia Artificial en el sector agrícola:

1. Pronóstico del Clima y de Precios: Como hemos discutido en los desafíos, es difícil para los agricultores tomar la decisión correcta para la cosecha, la siembra de semillas y la preparación del suelo debido al cambio climático. Pero con la ayuda del pronóstico del clima de la IA, los agricultores pueden obtener información sobre el análisis del clima y, en consecuencia, pueden planificar el tipo de cultivo a cultivar, las semillas a sembrar y la cosecha. Con el pronóstico de precios, los agricultores pueden tener una mejor idea sobre el precio de los cultivos para las próximas semanas, lo que puede ayudarles a obtener el máximo beneficio.

2. Monitoreo de la Salud de los Cultivos:

La calidad del cultivo depende en gran medida del tipo de suelo y la nutrición del suelo. Pero con la creciente tasa de deforestación, la calidad del suelo se degrada día a día, y es difícil determinarlo.

Para resolver este problema, la IA ha desarrollado una nueva aplicación llamada Plantix. Fue desarrollada por PEAT para identificar las deficiencias en el suelo, incluyendo plagas y enfermedades de las plantas. Con la ayuda de esta aplicación, los agricultores pueden obtener una idea para usar mejores fertilizantes que puedan mejorar la calidad de la cosecha. En esta aplicación, se utiliza la tecnología de reconocimiento de imágenes de la IA, con la cual los agricultores pueden capturar imágenes de las plantas y obtener información sobre la calidad.

3. Robótica Agrícola:

La robótica se utiliza ampliamente en diferentes sectores, principalmente en la fabricación, para realizar tareas complejas. Hoy en día, diferentes compañías de IA están desarrollando robots para ser utilizados en el sector agrícola. Estos robots de IA están diseñados de tal manera que pueden realizar múltiples tareas en la agricultura.

Los robots de IA también están entrenados para verificar la calidad de los cultivos, detectar y controlar las malas hierbas y cosechar el cultivo a una velocidad más rápida en comparación con un ser humano.

4. Pulverización Inteligente

Con sensores de IA, las malas hierbas pueden detectarse fácilmente, y también se detectan las áreas afectadas por las malas hierbas. Al encontrar tales áreas, se pueden rociar herbicidas de manera precisa para reducir el uso de herbicidas y también ahorrar tiempo y cultivos. Hay diferentes compañías de IA que están construyendo robots con IA y visión por computadora, que pueden rociar con precisión sobre las malas hierbas. El uso de rociadores de IA puede reducir ampliamente la cantidad de productos químicos que se utilizan en los campos y, por lo tanto, mejora la calidad de los cultivos y ahorra dinero.

5. Diagnóstico de Enfermedades

Con las predicciones de IA, los agricultores pueden obtener conocimientos de las enfermedades fácilmente. Con esto, pueden diagnosticar fácilmente las enfermedades con una estrategia adecuada y a tiempo. Puede salvar la vida de las plantas y el tiempo del agricultor. Para hacer esto, primero se procesan las imágenes de las plantas utilizando tecnología de visión por computadora. Esto asegura que las imágenes de las plantas se dividan adecuadamente en partes enfermas y no enfermas. Después de la detección, la parte enferma se recorta y se envía a los laboratorios para un diagnóstico adicional. Esta técnica también ayuda en la detección de plagas, deficiencia de nutrientes y muchos más.

6. Agricultura de Precisión

La agricultura de precisión trata sobre "El lugar correcto, el momento correcto y los productos correctos". La técnica de agricultura de precisión es una forma mucho más precisa y controlada que puede reemplazar la parte intensiva en mano de obra de la agricultura para realizar tareas repetitivas. Un ejemplo de la agricultura de precisión es la identificación de los niveles de estrés en las plantas. Esto se puede obtener mediante imágenes de alta resolución y diferentes datos de sensores en las plantas. Los datos obtenidos de los sensores se alimentan a un modelo de aprendizaje automático como entrada para el reconocimiento del estrés.

Start-ups de IA en la Agricultura

A continuación se muestra una lista de las populares start-ups en Agricultura:

1. Prospera: Es una start-up israelí fundada en el año 2014. Esta empresa crea soluciones inteligentes para la agricultura eficiente. Desarrolla soluciones basadas en la nube que recopilan todos los datos de los campos, como suelo/agua, imágenes aéreas, etc. y combinan estos datos con un dispositivo in situ. Este dispositivo se conoce como el dispositivo Prospera, y obtiene información a partir de estos datos. El dispositivo está equipado con varios sensores y tecnologías, como la visión por computadora.

2. Blue River Technology:

Blue River Technology es una start-up con sede en California que se fundó en el año 2011. Desarrolla equipos agrícolas de próxima generación utilizando tecnología de IA, visión por computadora y robótica. Este equipo identifica plantas individuales mediante visión por computadora, toma decisiones mediante IA y realiza acciones mediante robótica. Esto ayuda a los agricultores a ahorrar costos y productos químicos en la agricultura.

3. FarmBot:

Farmbot es una máquina de agricultura CNC de código abierto y un paquete de software, que fue desarrollado para cultivar cultivos por cualquier persona en su propio lugar. El producto completo "Farmbot" está disponible a un precio de $4000, y permite a cualquiera realizar toda la agricultura desde la siembra de semillas hasta la detección de malas hierbas por sí mismos con la ayuda de un bot físico y un sistema de software de código abierto. También proporciona una aplicación web que se puede descargar en cualquier smartphone o sistema de computadora y nos permite gestionar la agricultura desde cualquier lugar y en cualquier momento.

4. Fasal: El uso de IA en la industria agrícola está aumentando día a día en varios lugares de todo el mundo. Sin embargo, la extensión de las explotaciones agrícolas por agricultor en la región más pobre es menor en comparación con la región más rica, lo que es ventajoso para el monitoreo automatizado, ya que requiere menos dispositivos con un ancho de banda y tamaño reducido para capturar los datos completos de la agricultura. En este campo, está trabajando la start-up india Fasal. Utiliza sensores asequibles y la IA para proporcionar datos e información en tiempo real a los agricultores. Con esto, los agricultores pueden beneficiarse de información relevante y en tiempo real para las operaciones diarias en la granja. Los dispositivos de la compañía son fáciles de implementar en lugares pequeños. Están desarrollando máquinas habilitadas para la IA para hacer una agricultura de precisión que pueda ser accesible para todos los agricultores.

5. OneSoil: OneSoil es una aplicación diseñada para ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones. Esta aplicación utiliza algoritmos de aprendizaje automático y visión por computadora para la agricultura de precisión. Monitorea los cultivos de forma remota, identifica problemas en los campos, verifica el pronóstico del tiempo y calcula las tasas de fertilizantes de nitrógeno, fósforo y potasio, etc.

Beneficios y Desafíos de la IA en la agricultura

Ventajas

• La IA permite una mejor toma de decisiones

El análisis predictivo es realmente una bendición para la industria agrícola. Ayuda a los agricultores a resolver los principales desafíos de la agricultura, como analizar las demandas del mercado, predecir precios y encontrar los momentos óptimos para sembrar y cosechar el cultivo. Además, las máquinas impulsadas por la IA también pueden determinar la salud del suelo y del cultivo, proporcionar recomendaciones de fertilizantes, monitorear el clima y determinar la calidad del cultivo. Todos estos beneficios de la IA en la agricultura permiten a los agricultores tomar mejores decisiones y realizar una agricultura eficiente.

• La IA aporta ahorros de costos.

La agricultura de precisión mediante el uso de equipos habilitados para la IA ayuda a los agricultores a cultivar más cultivos con menos recursos y costos. La IA proporciona información en tiempo real a los agricultores que les permite tomar decisiones adecuadas en cada etapa de la agricultura. Con esta decisión correcta, hay menos pérdida de productos y productos químicos, y un uso eficiente del tiempo y el dinero. Además, también permite a los agricultores identificar las áreas particulares que necesitan riego, fertilización y tratamiento con pesticidas, lo que evita el uso excesivo de productos químicos en el cultivo. Todos estos factores se suman y resultan en una reducción del uso de herbicidas, una mejor calidad de cultivo y mayores beneficios con menos recursos.

• La IA reduce la escasez de mano de obra.

Siempre ha existido un problema de escasez de mano de obra en la industria agrícola. La IA puede resolver este problema con la automatización en la agricultura. Con la IA y la automatización, los agricultores pueden realizar el trabajo sin necesidad de más personas, y algunos ejemplos son tractores sin conductor, sistemas de riego y fertilización inteligentes, rociado inteligente, software de agricultura vertical y robots basados en la IA para la cosecha. Las máquinas y equipos impulsados por la IA son mucho más rápidos y precisos en comparación con los trabajadores agrícolas humanos.

Desafíos de la adopción de la IA en la Agricultura

Al ver las ventajas de la IA para la agricultura sostenible, implementar esta tecnología puede parecer un paso lógico para cada agricultor. Sin embargo, todavía existen algunos desafíos serios que todos conocen, que son los siguientes:

• Falta de familiaridad con las máquinas de IA

Aunque hay muchos beneficios del uso de la IA en la agricultura, la gente aún no está familiarizada con el uso de soluciones y equipos habilitados para la IA en la mayor parte del mundo. Para resolver los problemas, las compañías de IA deben proporcionar equipos básicos a los agricultores y, una vez que se familiaricen con ellos, luego brindarles máquinas avanzadas.

• Falta de experiencia con tecnologías emergentes

La adopción de la IA y las tecnologías emergentes en la agricultura para los países en desarrollo puede ser un desafío. Será muy difícil vender estas tecnologías en áreas donde no se está utilizando tal tecnología agrícola. En estas áreas, los agricultores necesitan la ayuda de alguien para utilizar estas tecnologías.

• Problemas de privacidad y seguridad

Dado que todavía no hay regulaciones y políticas claras para el uso de la IA, esto puede plantear diversos problemas legales. Además, debido al uso de software e internet, también puede haber problemas de privacidad y seguridad, como ciberataques y filtraciones de datos. Todos estos problemas pueden crear un gran problema para los dueños de granjas o los agricultores.

Conclusión:

El futuro de la IA en la agricultura depende en gran medida de la adopción de soluciones de IA. Aunque algunas investigaciones a gran escala están en curso y algunas aplicaciones ya están en el mercado, la industria agrícola todavía está poco atendida. Además, la creación de soluciones predictivas para resolver un desafío real enfrentado por los agricultores en la agricultura todavía está en progreso en una etapa temprana.