Ventajas e impacto de los avances de la IA en la agricultura

La IA está revolucionando todas las etapas del proceso agrícola, desde la planificación y la siembra hasta la estimación y cosecha de cultivos. Puede que no sea una industria glamorosa, pero ha estado durante mucho tiempo a la vanguardia del avance tecnológico y los avances de la IA en la agricultura son realmente impresionantes. La inteligencia artificial en la agricultura está muy lejos de la IA generativa como ChatGPT, pero incorpora todo tipo de tecnología de la visión por computadora y aprendizaje automático a láseres y robótica.

Para muchos, la agricultura es un concepto abstracto. Con más y más personas viviendo en las ciudades, la agricultura y la producción de nuestros alimentos se ha alejado bastante de nuestra vida cotidiana. Pero la agricultura sustenta casi todo lo que hacemos, desde los alimentos que comemos hasta el agua que bebemos y está íntimamente vinculada a asuntos actuales como el cambio climático, la deforestación y los incendios forestales.

Se está realizando un gran trabajo para utilizar la IA en un amplio espectro de actividades agrícolas. Echemos un vistazo a algunos desarrollos recientes en las etapas clave del proceso agrícola.

Uso de la IA para Plantar Cultivos y Árboles

Problema: La Tierra pierde 26 millones de hectáreas de árboles cada año, con más del 30% atribuido a incendios forestales.

Solución: Los drones de siembra impulsados por IA pueden ayudar a revertir este daño plantando árboles en tierras previamente inaccesibles.

Colocar semillas en la tierra es donde todo comienza. Cada año, los agricultores y otros cultivadores profesionales tienen que plantar sus nuevas semillas. Aunque hay una ciencia sobre dónde y cuándo plantar, sigue siendo un proceso enormemente manual y que consume mucho tiempo. La agricultura y la reforestación están experimentando una mejora total gracias a la inteligencia artificial.

Empresas pioneras como Flash Forrest y AirSeed han desarrollado increíbles máquinas voladoras autónomas para acelerar este proceso. Utilizan drones, visión por computadora, tecnología GIS y mapeo para volar sobre tierras inaccesibles y peligrosas e identificar ubicaciones adecuadas para la siembra. Luego, utilizando la robótica, depositan cápsulas de semillas en la tierra. Estos drones pueden plantar semillas 25 veces más rápido que la siembra manual humana y están revolucionando nuestra forma de abordar el proceso de siembra.

Los drones tienen una cámara adjunta a su base. La máquina luego vuela sobre la tierra y escanea el suelo en busca de ubicaciones apropiadas para la siembra utilizando la visión por computadora (el mismo software detrás del reconocimiento facial). Se utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para tomar estas determinaciones. El software GIS y de mapeo luego registra las ubicaciones deseadas para la siembra, y luego, ya sea el mismo dron o una máquina asociada, dejará caer o, en algunos casos, disparará la semilla al suelo utilizando robótica avanzada y altamente precisa. Este video explicativo de World Wildlife Federation explica el proceso.

La empresa AirSeed tiene el ambicioso objetivo de plantar 100 millones de semillas el próximo año. Su enfoque está en los árboles en lugar de los cultivos, pero la tecnología es la misma. A través de drones habilitados con visión por computadora, pueden plantar hasta 20,000 cápsulas de semillas todos los días para ayudar a reforestar áreas que fueron destruidas por incendios.

Fertilización de Cultivos con Inteligencia Artificial

Problema: los cuerpos de agua en muchas partes del mundo se han contaminado con niveles excesivos de nitrógeno y el 12% de la tierra cultivable del mundo ya no es utilizable.

Solución: los sensores de suelo con inteligencia artificial permiten a los agricultores fertilizar de manera mucho más precisa, aumentando los rendimientos, reduciendo la contaminación y aumentando las ganancias.

En la siguiente etapa del proceso de crecimiento se encuentra la fertilización, esencialmente alimentando a las plantas jóvenes. Cada planta requiere la mezcla adecuada de nutrientes y minerales para crecer, y algunas son más sensibles que otras. Uno de los nutrientes clave es el nitrógeno, que se produce a partir de amoníaco por biomas naturalmente presentes en el suelo. Si los niveles de nitrógeno son demasiado bajos, los rendimientos de los cultivos pueden verse afectados. Si los niveles de nitrógeno son demasiado altos, puede convertirse en un contaminante, especialmente cuando se escurre hacia suministros de agua.

Mediante el uso de sensores avanzados, conocidos como chemPEGS o "sensores eléctricos de gas en papel funcionalizado químicamente", los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir con precisión los niveles de nitrógeno en el suelo durante la próxima semana o más (generalmente hasta 12 días). Esto permite a los agricultores fertilizar de manera más precisa y prudente, reduciendo sus costos y minimizando el riesgo de contaminación y escorrentía.

Desmalezado y Reducción de Plagas mediante el Uso de la Inteligencia Artificial

Problema: la Tierra pierde el 40% de los cultivos agrícolas anuales debido a las plagas.

Solución: la tecnología impulsada por la inteligencia artificial puede eliminar 200,000 malas hierbas por máquina por hora y reducir el uso de pesticidas en un 90%.

El desmalezado es la pesadilla de cualquier agricultor y una de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la agricultura. El conjunto de tecnologías aquí es bastante similar a lo que vimos durante el proceso de siembra, con la visión por computadora y el aprendizaje automático como base de la automatización.

Sin embargo, en lugar de conectar este equipo a drones futuristas, estos dispositivos de desmalezado impulsados por IA están conectados a equipos agrícolas de apariencia normal y tirados por un tractor. Por supuesto, bajo la superficie, esta tecnología sigue siendo de vanguardia.

Uno de los pioneros en este espacio es Blue River Technologies (lea nuestro estudio de caso en profundidad aquí) con el innovador producto Sea & Spray. En términos simplificados, esta tecnología utiliza software de reconocimiento facial para identificar las malas hierbas y rociarlas con pesticidas. Esta aplicación selectiva de productos químicos permite reducir en un 90% el uso de pesticidas en comparación con un enfoque más tradicional de rociado general, lo que ahorra dinero a los agricultores y reduce la cantidad de pesticidas tóxicos utilizados.

Otro enfoque es la tecnología de zapeo con láser de Carbon Robotics. La configuración es muy similar a See & Spray, pero en lugar de eso, las malas hierbas son eliminadas por láser. Esta tecnología puede eliminar hasta 200,000 malas hierbas por hora, algo que requeriría a 70 personas utilizando métodos no basados en inteligencia artificial.

Cosecha de Cultivos Utilizando la Inteligencia Artificial

La última parte del proceso agrícola suele ser la cosecha del cultivo. Algunos tipos de productos son fáciles de cosechar con máquinas, y en general, cuanto más delicado es el producto, más difícil es automatizar su cosecha. Las cosechadoras combinadas existen desde hace décadas, automatizando la cosecha relativamente sencilla de cereales. Las fresas, kiwis y otros frutos similares se consideraban durante mucho tiempo fuera de nuestras capacidades tecnológicas, ya que las frutas son tan delicadas. Estos suelen ser recogidos a mano.

La inteligencia artificial está cambiando todo eso. Una vez más, la visión por computadora es un componente clave de este proceso. Se utiliza una cámara para escanear las plantas e identificar la fruta lista para cosechar. El Sistema de Información Geográfica (GIS) se utiliza para mapear dónde se encuentra esto. La robótica se utiliza para agarrar suavemente o aspirar la fruta. Esto es difícil de imaginar, pero el siguiente video de AbundantRobots ilustra el proceso.

Estimación del Rendimiento de Cultivos con Inteligencia Artificial

Además de automatizar los aspectos mecánicos de la agricultura, la inteligencia artificial se utiliza para mejorar la ciencia de la agricultura. Comprender los rendimientos de los cultivos es un componente vital de la agricultura. También es parte de la predicción gubernamental y económica. Impacta en los precios de los alimentos, puede ayudar a predecir y prevenir las hambrunas y desempeña un gran papel en los mercados financieros globales.

Empresas como Gro Intelligence utilizan inteligencia artificial para hacer predicciones altamente precisas sobre la producción agrícola. Utilizan más de 170,000 conjuntos de datos en sus modelos, que van desde imágenes de satélite y muestras de suelo hasta datos de precios y el clima. Sus modelos patentados se utilizan luego para predecir estimaciones de rendimiento de cultivos como la soja brasileña y el maíz estadounidense, medir la cantidad de tierras cultivables en África Occidental o prever si las lluvias inusualmente altas dañarán los cultivos europeos o causarán inundaciones urbanas.

Esto no cambia los procesos de cómo cultivamos, pero permite a los agricultores, las corporaciones y los gobiernos tomar decisiones mejores en términos de planificación agrícola. Esto puede ayudar a abordar algunos de los mayores problemas de la humanidad, desde el hambre y las hambrunas hasta las inundaciones y los incendios forestales.

Resumen de los Avances de la Inteligencia Artificial en la Agricultura

La inteligencia artificial está impulsando cambios reales en la agricultura, y la agricultura está ayudando a avanzar en la inteligencia artificial. Está ayudándonos a tomar mejores decisiones, plantar más semillas, acceder a más tierras, revertir la deforestación, usar menos productos químicos y hacer que la agricultura sea más rentable. La agricultura ha estado durante mucho tiempo a la vanguardia de los avances tecnológicos y, en esta era de la inteligencia artificial, la agricultura está impulsando nuevamente el desarrollo humano.