La Inteligencia Artificial en el sector agrario es, desde hace unos años, una realidad con peso en la producción agrícola actual. El desarrollo y uso de aplicaciones y sistemas específicos ha conseguido incrementar la productividad y sustentabilidad del campo.
La agricultura es uno de los pilares económico de España, al que factores como el clima, la demografía y la seguridad alimentaria afectan directamente. Para mejorar el rendimiento de los cultivos, es necesario impulsar enfoques innovadores que evolucionen la tecnología del sector y que favorezcan el desarrollo de una agricultura sostenible en la que no solo repercute en la rentabilidad de los cultivos y plantaciones sino también en la satisfacción del destinatario final, la ciudadanía.
CAMPOS DE LA IA EN LA AGRICULTURA
Los tres principales campos en los que se están implementando soluciones de Inteligencia Artificial en la agricultura podrían englobarse en:
- La capacidad de predicción
- La monitorización y evaluación de suelos y cultivos
- La robótica orientada a la agricultura
Los explicamos a continuación más en detalle.
La inteligencia artificial en el sector agrario: predicción
Mediante el uso de algoritmos entrenados con los datos e históricos de interés y su relación con la problemática a tratar, se puede desarrollar un sistema de ayuda a la toma de decisiones. En este sentido, las predicciones son muy importantes en la agricultura y permite la adopción de medidas en diversos aspectos (peso seco y rendimiento por hectárea, dimensionamiento de plantilla, disponibilidad de producto, vida útil postcosecha,…). Incluso, la IA aplicada a la obtención de modelos meteorológicos de predicción, se podría usar para la determinación de la mejor estrategia de riego para los cultivos (ya sea por exceso o por defecto).
Del mismo modo, también se puede evaluar un cierto periodo cuándo va a alcanzar la cosecha el punto óptimo de maduración, puede ayudar a escoger el día adecuado, cuando su calidad sea la mejor.
Y justo en esta línea se sitúa Evocato, un proyecto financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo en el marco del programa de apoyo a las agrupaciones empresariales innovadoras.
Se basa en un dispositivo que tiene como objetivo el desarrollo de un sistema de predicción propio combinando la electrónica de medida más avanzada con la utilización de técnicas de inteligencia artificial, entre ellas el machine learning, basadas en el análisis de diversas fuentes de datos como son la evolución del microclima de las fincas evaluadas, las respuestas fenológicas del cultivo, atributos de la fruta, así como las diferentes observaciones de plagas y posibles enfermedades. ¿El objetivo final? Asegurar la optimización de las cosechas de aguacate garantizando la recogida en el momento óptimo de madurez del fruto.
La inteligencia artificial en la agricultura: la monitorización y evaluación de suelos y cultivos
A través de soluciones IoT se pueden mejorar el rendimiento de los cultivos a través de la gestión de la información obtenida por imágenes para contar con capacidad de reacción ante plagas o necesidades de fertilizantes, por citar algunos usos.
Además, la monitorización a través de Inteligencia Artificial permitirá emitir análisis durante largos periodos de tiempo con valiosa información para organismos y empresas.
La inteligencia artificial en la agricultura: la robótica para cultivos
Drones, cosechadoras inteligentes y robots están ya cambiando el paradigma de trabajo en el campo, reduciendo esfuerzos y posibilitando un trabajo preciso.
En líneas generales, la Inteligencia Artificial en el sector agrario está siendo imprescindible para mejorar la productividad con información.