Desarrollar tecnología junto con los agricultores puede significar una mayor tasa de adopción
Por Rozita Dara
Tiempo de lectura: 3 minutos
Publicado: 10 de noviembre de 2020
Cultivos , Noticias
El crecimiento de los datos en la agricultura está impulsado por muchas aplicaciones nuevas diferentes. Foto: lamyai / Getty Images
Tiempo de lectura: 3 minutos
Las aplicaciones de inteligencia artificial en la agricultura continúan creciendo, impulsadas por las crecientes demandas de la agricultura de precisión.
Este crecimiento se debe a la creciente demanda de productos agrícolas, el seguimiento del ganado en tiempo real y la necesidad de mejorar la toma de decisiones para optimizar la gestión de la explotación.
Otros factores que contribuyen al creciente interés en las soluciones de agricultura de precisión son la creciente demanda de alimentos y la asistencia del gobierno a los agricultores.
India, por ejemplo, está experimentando un crecimiento significativo en las aplicaciones de la IA en la agricultura debido al esfuerzo de su gobierno por promover el uso de herramientas de análisis agrícola entre los agricultores.
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La agricultura de precisión utiliza tecnologías de IA para aumentar el rendimiento y la producción de cultivos y ganado, monitorear las condiciones de crecimiento de los cultivos, monitorear la salud de los animales individuales y mejorar una amplia gama de prácticas agrícolas a lo largo de la cadena de suministro.
Estas tecnologías de IA operan combinando grandes volúmenes de datos con algoritmos inteligentes e iterativos. Estas tecnologías pueden reconocer patrones, predecir resultados futuros y recomendar o tomar decisiones utilizando datos históricos. Pueden procesar datos en varias formas, como texto, imágenes, videos y sonidos. Pero su rendimiento depende de la disponibilidad de datos grandes y de alta calidad.
Las granjas recopilan un gran volumen de datos en estos días y se espera que estos datos crezcan exponencialmente en el futuro cercano. Este crecimiento se debe principalmente al uso cada vez mayor de dispositivos de detección y monitoreo, sistemas de control, sistemas de posicionamiento global y por satélite y otras tecnologías inteligentes como los teléfonos inteligentes. La conectividad de banda ancha mejorada en las zonas rurales también contribuye al crecimiento de los datos agrícolas.
¿Cómo pueden la IA, los datos y los sensores mejorar la producción agrícola?
Las tecnologías de IA integradas en las soluciones de agricultura de precisión ayudan a los agricultores a mejorar la precisión y la productividad de una variedad de prácticas agrícolas.
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Los agricultores pueden crear y usar modelos para pronosticar patrones climáticos y cambios estacionales en el medio ambiente para impulsar el crecimiento de cultivos de alto rendimiento. Los sensores basados en IA se pueden utilizar para identificar malezas y enfermedades y aplicar productos químicos solo en las áreas que se necesitan para controlarlas. Además, las imágenes y los videos recopilados por satélites y drones no tripulados se analizan para comprender las condiciones del suelo a lo largo del tiempo y mejorar las decisiones sobre las perspectivas sobre el rendimiento y la producción de los cultivos.
Además, estas tecnologías ayudan a la detección temprana de brotes de enfermedades en animales e incluso recomiendan estrategias de prevención. Los sensores de movimiento combinados con algoritmos de IA son capaces de monitorear el comportamiento de los animales en el mundo real, como comer, masticar, caminar, detectar el comportamiento anormal de los animales individuales y luego brindar información a los agricultores.
Estas tecnologías pueden predecir la gravedad de la enfermedad en un animal de antemano y recomendar tratamientos para mejorar su bienestar.
Las plataformas de agricultura de precisión basadas en inteligencia artificial también pueden abordar desafíos laborales y de habilidades. Los robots y la automatización pueden reducir la necesidad de trabajadores estacionales y aumentar el trabajo humano mediante la cosecha, la plantación de cultivos y la eliminación de malezas.
Otra aplicación de estas tecnologías incluye el uso de chatbots, que recientemente ha ganado popularidad entre los agricultores. Los chatbots agrícolas, que son capaces de procesar una gran cantidad de datos recopilados de diferentes fuentes y mediante la comunicación con los agricultores para agregar y analizar la información de forma inteligente en tiempo real y ayudar a los agricultores en la toma de decisiones.
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A pesar de la creciente necesidad y las posibles ventajas, la adopción de tecnologías de IA en la agricultura ha sido lenta.
Todavía queda un largo camino por recorrer hasta que podamos ver la automatización a gran escala de las prácticas agrícolas. Esto se debe a una serie de factores, incluida la complejidad inherente de los sistemas de producción agrícola, el costo de lanzamiento y mantenimiento de tecnologías, la disponibilidad limitada de tecnología adecuada y la falta de mejores prácticas legales y agrícolas para guiar el establecimiento de nuevas tecnologías.
Para superar estos obstáculos, el acceso a la infraestructura para recopilar y procesar grandes cantidades de datos heterogéneos es esencial. Integrados en la infraestructura, se requieren sistemas de administración de datos efectivos para garantizar la calidad de los datos y formatos de datos estandarizados que estén listos para su procesamiento.
Además, se deben abordar varios aspectos de la gobernanza de los datos y del sistema de IA. Los problemas legales, como la propiedad de los datos, requieren una atención especial para ganar la confianza de los agricultores y otros actores de la cadena de suministro.
Se necesitan modelos y conceptos comerciales novedosos para la creación conjunta de valor y para alentar a los agricultores a compartir datos. Se necesitan nuevas soluciones y políticas tecnológicas para proteger la granja y los datos confidenciales durante todo el ciclo de vida del desarrollo del sistema de IA. Se necesitan algoritmos, sistemas, datos y protocolos estandarizados para una automatización integral y de extremo a extremo. Un alto nivel de estandarización permite la reutilización de recursos a su máxima capacidad y mejora la usabilidad.
La adopción limitada de tecnología basada en IA en las granjas también está relacionada con la falta de disponibilidad de soluciones simples que sean fáciles de usar y se adapten a las prácticas diarias de los agricultores sin un gran esfuerzo.
Es esencial probar las soluciones prototipo en una prueba en la granja a gran escala para evaluar sus limitaciones y mejorar su usabilidad y rendimiento. Por último, es esencial co-crear soluciones de tecnología agrícola con los agricultores. Esto puede motivar a un gran número de agricultores a participar en la implementación y prueba de estas tecnologías y, a su vez, mejorar la confianza y la adopción de soluciones basadas en IA posteriormente.
No hay duda de que las tecnologías de inteligencia artificial permitirán que las granjas trabajen de manera más eficiente. Las granjas del futuro operarán con menos trabajadores y serán más sostenibles y responsables. Solo necesitamos asegurarnos de que los agricultores, científicos, tecnólogos y gobiernos cooperen e inviertan estratégicamente hacia este importante objetivo.