Tecnología e Inteligencia Artificial aplicada a la agricultura
Dale PLAY al video y conoce de viva voz del Dr. Abraham Rojano A.,
miembro de la Red Nacional de Capacitadores del Sector Agroalimentario,
algunos ejemplos de cómo introducir la inteligencia artificial en la agricultura para crear
tecnologías que promuevan la producción intensiva de alimentos.
Introducción
Para satisfacer la creciente demanda de alimentos en un período cada vez más corto, la agricultura se ha enfrentado a múltiples problemas.
Temas como la intensidad de la producción, la detección y control de plagas y enfermedades, el almacenamiento postcosecha, etc., han hecho necesaria la participación de la tecnología y técnicas vanguardistas como la Inteligencia Artificial (IA), generando metodologías que facilitan la productividad del campo, haciendo que esta actividad sea más fácil y con menos pérdidas.
Hablando en específico de la IA, ésta tiene como objetivo estudiar los aspectos físicos, químicos, biológicos, económicos y sociales, enfocados en la producción agropecuaria, para obtener información específica que nos ayude recabar datos estadísticos de acuerdo a las circunstancias y necesidades para enfrentar problemas en un corto periodo y a gran escala sin dañar los cultivos.
¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender automáticamente de patrones o características en los datos.
En la agricultura se estudian a detalle las producciones bajo sus propios estándares en modelos extensivos e intensivos. Se toman muestras y datos esenciales como la fotosíntesis, la humedad relativa, la temperatura, entre otros, para obtener gráficas, datos estadísticos, fotografías con diferentes filtros con los cuales podremos observar de diferentes maneras un mismo cultivo y así detectar problemas y ventajas de este.
Para llevar a cabo este proceso, se utilizan diferentes modelos y se clasifican en:
Icónica: Es una representación física de algunos objetos, ya sea en forma idealizada o en escala distinta. Podemos decir, por ejemplo, fotografías, mapas o gráficos.
Analógicas: En él se representa un conjunto de propiedades del sistema estudiado a través de elementos que poseen propiedades similares. Por ejemplo, experimentos en los que se observan las parcelas y los resultados sirven de base para inducciones de análisis estadísticos.
Simbólicas: Es una representación de la realidad a través de símbolos, los que tienen generalmente un carácter matemático o lógico. Un tipo de modelo simbólico son ecuaciones y funciones esta es la más elaborada y requiere de mayor abstracción y balance de entrada-salida.
Aplicación de la inteligencia artificial en la agricultura
La inteligencia artificial está comenzando a aplicarse a tres campos agrícolas principales:
Robots agrícolas
El robot agrícola consiste en un sistema de navegación autónomo que le permite ir al campo, moverse por el terreno y regresar de forma autónoma a su punto de entrega. La IA juega un papel clave, permite reconocer malezas, por ejemplo, o el mejor estado de recolección de frutos. A partir de ahí surgieron diferentes soluciones mecánicas, como los brazos articulados que realizarán las tareas asignadas (siembra, recolección, fertilización, etc.).
Monitoreo de suelos
El muestreo de suelo es la primera etapa en un buen programa de fertilización y encalado. En este sistema se utilizan redes neuronales del tipo multicapa K de los vecinos más cercanos que sirve para estimar la función de densidad.
Monitoreo de cultivos
Actualmente ya se están utilizando mediante sensores fotográficos para obtener las necesidades del agua o fertilizantes. Las nuevas tecnologías también han facilitado la obtención de información para optimizar el manejo integrado de plagas a través de un software que ha sido desarrollado para optimizar los momentos para llevar a cabo el muestreo y hacer un uso eficiente de los tratamientos fitosanitarios y biológicos.
Análisis predictivo. La IA también se implementa en la inspección de frutos sin tocarlos, como es el caso de la producción de manzana, chile y aguacate, por mencionar algunos. En estos casos se detecta la calidad del fruto, su sabor y cualidades viables para la venta. Así podemos dar predicciones más certeras a cada tabla estadística.
Conclusión
Como ves, esta tecnología es una disciplina computacional que ofrece diferentes aplicaciones de apoyo a la agricultura. La IA está muy involucrada en toda la cadena productiva de alimentos sobre todo de origen agrícola, ya que ayuda a eficientar los procesos productivos, sobre todo en grandes terrenos donde se usa el monocultivo.
Tú que eres un gran productor, deberías considerar implementar estas tecnologías en tu unidad productiva.
TE INVITAMOS A SEGUIR CAPACITANDOTE ESTE PORTAL.
LA INFORMACIÓN ESTÁ A TU ALCANCE.
Si estas interesado en temas que te brinden herramientas para desarrollarte como CAPACITADOR te dejo el siguiente enlace:
Te recomendamos:
