La Inteligencia Artificial ha venido para quedarse y ya está cambiando muchos procesos en el campo
Que la Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse y que está revolucionando hasta los aspectos más insospechados de nuestras vidas, es un hecho. Ahora bien, ¿Te podías imaginar que la Inteligencia Artificial también es capaz de cambiar el paradigma del cultivo en el campo?
Quizás te puede parecer de ciencia ficción. Pero lo cierto es que no eres consciente de que, de hecho, la Inteligencia Artificial ya está ayudando a hacer la agricultura más eficiente, sostenible y competitiva. Un claro ejemplo de ello, son los modernos sistemas de riego que, por medio de algoritmos agronómicos, sensores y tecnología basada en la nube ayudan a los agricultores a incrementar el rendimiento de sus cultivos y reducir el consumo de agua.
La tecnología 5G también está siendo la gran artífice de la automatización de muchos procesos agrícolas, de manera inteligente. De este modo se aumenta la flexibilidad y la capacidad de reacción ante contratiempos o cambios ambientales que requieran un reajuste. Todo ello sin que los productores tengan que desplazarse hasta la cosecha, sino accediendo a la información en modalidad remota y en tiempo real.
Inteligencia Artificial y Machine Learning para predecir el grado de madurez del aguacate
Evocato es precisamente otro de los estandartes que ponen de manifiesto que la Inteligencia Artificial también es un potente aliado en la producción agrícola. Y es que estamos trabajando en el desarrollo de un hardware y un software que marcarán el punto exacto de maduración del aguacate y su cantidad de materia seca.
Para utilizarlo, bastará con anclar el sensor no invasivo a un dispositivo móvil vía bluetooth, igual que hacemos con el dispositivo manos libres de un coche. A continuación, será necesario acercar el sensor al fruto y la app móvil procesará los datos obtenidos y los pondrá en relieve con los valores aportados por los estudios previos, llevados a cabo antes del desarrollo del prototipo de sensor y la app móvil.
Estos datos son fruto de tres años de estudio en el que el Grupo de Investigación Ecsens de la Universidad de Granada ha tomado infinidad de muestras de aguacates para obtener información sobre la colorimetría o el tejido durante el proceso de maduración.
Fuente de intercambio de conocimientos
El productor podrá hacer tres cosas con los datos extraídos en las diferentes tomas. Se podrán desechar, a la espera de nuevas tomas. Se podrán organizar por lotes, fincas u otras variables o se podrán compartir con otras áreas de negocio -logística, calidad o trazabilidad- u otros productores. Esto último será posible gracias a la tecnología Cloud que ha incorporado la app móvil.