INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR AGRÍCOLA

La inversión crecerá a más de 2 mil 400 millones en el 2025.

La agricultura es una industria que genera cada vez más datos, un correcto manejo de datos, potenciado con la implementación de la inteligencia artificial (IA), es clave para un incremento de la producción y mejora en la calidad de los productos.

Estudios recientes demuestran que la inversión en tecnologías con Inteligencia Artificial para la agricultura crecerá de 700 millones de dólares en 2019 a más de 2 mil 400 millones en el 2025. Y, con una población mundial que se espera crezca a 9 mil millones de personas para el 2050, será crucial generar alimento necesario para la seguridad alimentaria global.

El objetivo de la IA es simular la inteligencia y el razonamiento humano mediante programas informáticos. Al combinar la informática con un conjunto de datos sólido, se pueden abordar muchos problemas e incluso predecir comportamientos. A pesar de que su implementación podría ayudar a crear cadenas de suministro de alimentos más eficientes, para la mayoría de los agricultores en México y Latinoamérica, esto representa un reto técnico y económico.

La inteligencia artificial está revolucionando a la industria:

Optimización de la producción: Al recolectar datos como humedad y temperatura, mediante sensores y aparatos especializados, se puede calcular cómo afectan al cultivo, y aplicar correcciones que permitan incentivar el desarrollo óptimo de las plantas e incrementar el rendimiento y calidad del producto.

Predicción del clima y optimización del agua: Facilita información cada vez más precisa sobre el clima, ayuda a los agricultores a anteponerse a los cambios o afectaciones que algunos fenómenos puedan ocasionar. Asimismo, permite a los agricultores anticiparse a ​ lluvias o sequías, y hacer ajustes en sus planes de riego. También puede analizar los datos de humedad del suelo para predecir el momento óptimo para regar.

Detección de plagas y enfermedades: Se apoya en la visión por computadora, para identificar ​ plagas, incluso antes de que sean visibles para el ojo humano y así poder evaluar sus características. Las imágenes aéreas de toda una zona de producción pueden obtenerse a través de satélites y drones, o a pequeña escala con aplicaciones móviles que utilizan la cámara.

Optimización del uso de fertilizantes y plaguicidas: Con ayuda de robots, drones o vehículos autónomos, permite aplicar la cantidad adecuada del producto en los lugares donde se requiere. Esto significa una reducción de costos para los agricultores y un impacto positivo en el medio ambiente, pues evita la ​ contaminación de los suelos y del agua.

Cosecha autónoma: La combinación con sistemas autónomos puede optimizar la cosecha de diversos productos, desde cereales hasta frutas. Estos sistemas pueden cosechar de manera precisa y eficiente, evitando dañar las plantas y minimizando el desperdicio de alimentos. Esta tecnología puede ser especialmente útil en la recolección de frutas y hortalizas delicadas.

Predicción del rendimiento y la calidad: Puede ayudar en la predicción a través del análisis de datos históricos y actuales sobre el clima, ​ suelo, ​ uso de agua y la cantidad y tipo de fertilizantes utilizados. Al anticipar el rendimiento y calidad de su producción, los agricultores pueden tomar decisiones sobre cuánto y cuándo deben sembrar, así como planificar el momento adecuado de la cosecha.

Desafíos:

Implementación costosa: Muchos productores no puedan acceder a esta tecnología y se limitan a prácticas tradicionales. Para hacer frente a este desafío, es necesario buscar aliados, que brinden soluciones financieras, gracias a las cuales los agricultores pueden hacer uso de herramientas como la Inteligencia Artificial.

Necesidad de expertos: La implementación de IA y datos requiere de expertos, desde la instalación hasta la supervisión. Esto se debe a que se trata de una tecnología en constante evolución y necesita de un conocimiento técnico específico, por lo que es necesario fomentar la formación y capacitación de profesionales en este campo.

Escasez de grandes bases de datos En la agricultura no se cuenta aún con suficientes bases de datos, lo que puede dificultar la creación de modelos de predicción precisos. Sin embargo, esto también representa una oportunidad para el Big Data, que puede contribuir en la recopilación de datos y generación de mejores modelos de predicción, indica la plataforma ProducePay.