La tecnología está transformando nuestra cadena alimentaria, y algunas de las innovaciones más importantes se producen en el auge de la agricultura de precisión. Juntos, la inteligencia artificial (IA) y la automatización están renovando la industria agrícola, ayudando a los agricultores a operar de manera eficiente y de nuevas formas.
La granja de hoy funciona con datos, junto con una variedad de dispositivos y tecnologías, incluidos sensores, satélites GPS, drones y robots. Esta combinación de automatización y agricultura puede significar menos fricciones y menos obstáculos para los agricultores, tanto para las decisiones basadas en cultivos como para interactuar con el USDA para obtener permisos.
Sin embargo, estos emocionantes avances no son posibles sin centros de datos confiables y escalables.
Ayudando a los agricultores a conocer los mejores tiempos para plantar cultivos
Las conjeturas y la experiencia fundamentadas alguna vez guiaron el calendario de las temporadas de plantación para la agricultura. Esas cosas todavía entran en juego, pero la IA también está avanzando en la imagen.
Por ejemplo, el oeste de Kenia tiene dos temporadas de cultivo y el maíz es el cultivo principal en ambas. Un proyecto basado en IA en la región ayuda a algunos agricultores a desarrollar nuevos conocimientos sobre sus cultivos, profundizando en los datos disponibles para extraer patrones. La aplicación envía la información a los teléfonos celulares de los agricultores y ha ayudado a los agricultores a aumentar sus rendimientos de un promedio de seis bolsas de maíz de 90 kilogramos en un año a nueve.
Este uso de IA es ideal para los pequeños agricultores, de los cuales hay varios millones en Kenia. Esta tecnología proporciona alertas sobre aspectos específicos de la siembra, como la profundidad y la ubicación de la semilla. El Internet de las cosas (IoT) también influye en las granjas inteligentes. Los sensores conectados ofrecen detalles sobre los niveles de nutrientes , la densidad y más. Recibir esta información significa que los profesionales agrícolas pueden mantenerse alejados de muchas fallas en la siembra que antes parecían inevitables.
Permitir a los investigadores investigar las mejores formas de satisfacer las necesidades futuras
La IA y la agricultura son una combinación excelente para abordar las necesidades que el sector agrícola puede enfrentar en los próximos años. La Universidad de Arizona es una de las instalaciones que impulsa la inversión en agricultura de precisión.
Investigadores de la universidad hicieron del Centro Agrícola Maricopa de 2,100 acres su sede. Allí, los datos y la automatización se combinan cuando los científicos los aplican a diversas tecnologías. El objetivo es ayudar a los agricultores a descubrir cómo minimizar las pérdidas y maximizar las ganancias. Quienes participan en la instalación dicen que quieren resolver problemas agrícolas conocidos.
Por ejemplo, algunas partes de Arizona tienen problemas con el riego por agua, mientras que otras luchan con problemas relacionados con la contaminación. En la Universidad de Arizona y en otros lugares, muchas personas señalan que la agricultura de precisión es fundamental para abordar esos desafíos.
Un informe arroja más luz sobre el impacto esperado de la agricultura de precisión en el sector agrícola. Específicamente, analizó las tecnologías de monitoreo de cultivos para un período de pronóstico de 2019-2024. Los analistas anticipan una tasa de crecimiento anual combinada (CAGR) del 12,6% , con los sistemas de posicionamiento global (GPS) a la cabeza.
Al implementar la automatización en la agricultura o en cualquier otro sector, es esencial realizar un seguimiento de la eficacia de la tecnología. Las empresas suelen estudiar tres tipos de métricas : actividad, eficiencia y valor.
Mejor visibilidad en las condiciones del cultivo
Durante décadas, los agricultores han revisado los cultivos manualmente, recogiendo tierra en sus manos o caminando entre filas de plantas para evaluar cuál parecía estar bien regada o deshidratada. Ahora, los aviones equipados con cámaras de alta resolución se encargan de esas responsabilidades, capturando imágenes más detalladas que ofrecen los satélites.
Sin embargo, los satélites aún ofrecen formas convincentes de juzgar las condiciones de los cultivos. Beth Ford, directora ejecutiva de Land O ‘Lakes, fue entrevistada recientemente en 60 Minutes . Durante el anuncio de televisión, Ford habló sobre la inversión de su marca en tecnología agrícola y cómo está ayudando a los agricultores a tener éxito en una industria cargada de problemas económicos y climáticos.
Teddy Bekele, director de tecnología de Land O ‘Lakes, intervino durante el segmento para mostrar cómo las imágenes de satélite rastrean los cultivos. Ford mencionó que, además de la tecnología satelital, Land O ‘Lakes se basa en modelos predictivos para sugerir cuántas semillas plantar por acre.
La adopción de la tecnología de drones también está impulsando el crecimiento en el mercado de la agricultura de precisión. Los drones detectan problemas que van desde invasiones de plagas o errores de plantación que dificultan el éxito de una empresa. Ya sea un avión pilotado, un satélite o un dron, los resultados son imágenes procesadas con la ayuda de centros de datos.
Algunas empresas ofrecen paneles que permiten a los usuarios recopilar imágenes de cultivos a lo largo del tiempo y ver cómo cambian. Land O ‘Lakes tiene tecnología de reconocimiento de voz para ayudar a los agricultores a utilizar señales vocales para actuar en función de lo que se muestra. Los centros de datos también son esenciales en estos casos.
Ayudar a los agricultores a redistribuir sus deberes
Cuando algunas personas piensan en la automatización y la agricultura, imaginan instalaciones masivas donde los cultivos crecen sin la intervención de los humanos. En realidad, las personas todavía ayudan a que las granjas automatizadas funcionen, pero cumplen roles diferentes que en el pasado.
Una startup de tecnología agrícola llamada Iron Ox abrió una granja autónoma en 2018. Es un entorno interior donde un sistema de tina hidropónica permite el crecimiento de aproximadamente 26,000 cabezas de lechuga cada año , junto con hierbas y verduras de hoja, dentro de 8,000 pies cuadrados.
Aunque las máquinas autónomas se encargan de algunas necesidades, como mover plantas por el edificio, los humanos plantan cada plántula y empaquetan los productos para su distribución. La combinación de la inteligencia artificial y la agricultura es sin duda beneficiosa de muchas maneras, pero no permite que la agricultura funcione sin los humanos.
Las granjas autónomas recopilan información en tiempo real y analizan qué cultivos necesitan en un momento dado. Los trabajadores reciben alertas instantáneas si algo sale mal. Los centros de datos proporcionan la infraestructura y la confiabilidad necesarias para que los agricultores confíen responsabilidades a los robots.
Fomento de la reestructuración del centro de datos del USDA
En 2018, el Departamento de Agricultura de EE. UU. (USDA) anunció una renovación sustancial de su infraestructura de TI. Para empezar, la organización planea reducir su número total de centros de datos de 39 a dos. Sin embargo, existe un vínculo entre la IA y la agricultura en esta decisión. La agencia integrará IA en sus centros de llamadas para acelerar el proceso de transferencia de datos. Además, AI automatizará los procedimientos en línea para las solicitudes de préstamos y permisos.
Fuera de los usos previstos para la IA, la agencia está probando una plataforma centralizada que la gente de todos los departamentos del USDA puede usar para realizar solicitudes. La herramienta ya ha recibido comentarios positivos. Según un representante, el objetivo es que los empleados tengan mejores experiencias con la tecnología del USDA que con la tecnología utilizada en casa.
La transición está en curso, y los representantes de la organización inicialmente esperaban que ocurrieran mejoras durante varios años. Existe un listón alto con respecto a lo que debe ser un sistema amplio y confiable. La consolidación del centro de datos del USDA significará que los dos centros deben ser excepcionalmente confiables, tanto para los clientes como para los empleados externos.