6 aplicaciones de la IA en la agricultura

Se prevé que la población mundial en 2050 aumentará en 20.000 millones de personas. Por tanto, la producción agrícola, así como de otros sectores productivos, deberá aumentar de forma correspondiente para poder dar respuesta a todas las necesidades alimenticias de toda la población. Así pues, los ingenieros agrónomos se las tendrán que ingeniar para poder encontrar una solución ante este reto de escala global.

Aunque parezca un desafío titánico, la solución definitiva puede ir vislumbrándose cada vez más cerca gracias a las aplicaciones de la inteligencia artificial en arquitectura. Al igual que en otros campos, la inteligencia artificial ayuda a optimizar procesos de trabajo, realizar predicciones más rigurosas y automatizar tareas repetitivas. La agricultura no iba a ser una excepción, sino que siempre ha sido uno de los sectores pioneros en tecnología.

Impacto de la IA en la agricultura

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología emergente que tiene el potencial de impulsar la producción agrícola a niveles sin precedentes. De hecho, ya en la actualidad se ha implementado software de tecnología punta con IA que determina parámetros esenciales para los cultivos, como puede ser la detección de la maleza, medición del rendimiento agrícola o la calidad del cultivo.

Identificación basada en imágenes

Una de las habilidades más entrenadas en los sistemas de IA es la detección de elementos concretos a partir de iteraciones de grandes cantidades de datos relevantes. Así pues, una IA puede entrenarse también para detectar malas hierbas, plantas en mal estado o indicios de plagas de cultivos.

De esta forma, la IA reduciría la necesidad de inspecciones manuales, atajaría de forma más eficiente cualquier problema técnico o plaga que amenazara la supervivencia del cultivo y, por ende, incrementaría la producción agrícola.

Maximización de la producción

Hay un factor decisivo a la hora de predecir el rendimiento agrícola de un cultivo: la calidad de la semilla y la selección de una variedad concreta. La IA puede aprender a detectar qué semillas son de mejor calidad y qué variedad conviene escoger en función del tipo de suelo y las condiciones climatológicas.

Cuando hablamos de semillas de mejor calidad nos referimos a que los cultivos serán más abundantes y fuertes, por lo que la producción aumentará y los daños que puedan ocasionar las plagas se minimizarán.

Robótica en agricultura

La agricultura siempre ha necesitado mucho trabajo manual repetitivo, por lo que no es sorprendente que la robótica haya automatizado gran parte de sus procesos menos productivos. 

Sin embargo, los investigadores se han dado cuenta de que la tecnología convencional que se sigue empleando en la agricultura no son tan eficientes como las tecnologías autónomas. Así pues, los robots han agilizado enormemente la carga de trabajo en tareas como la siembra, el desbroce, la siega y la cosecha. En combinación con la IA, los robots además pueden decidir cómo actuar ante diferentes situaciones y ante distintos tipos de cultivos.

Riego

Las actividades agrícolas consumen el 85% del agua dulce de todo el mundo, porcentaje que no hará más que subir de la mano del aumento poblacional. Es por ello que el principal reto del riego en la agricultura es mejorar su eficiencia, es decir, que se gasten menos recursos hídricos en el mantenimiento de los cultivos.

Un sistema de riego automático en agricultura mide parámetros como el nivel del agua, la temperatura del suelo, el contenido nutritivo de las plantas y la previsión meteorológica para activar la funcionalidad de riego justo cuando sea necesario y ahorrar recursos. 

Esta innovación de la IA en la agricultura se lleva a cabo instalando sensores inteligentes para medir cada uno de los parámetros y detectar, por ejemplo, cuando el índice de humedad de la tierra sea demasiado bajo.

Drones

Los drones en la agricultura permiten obtener una visualización rápida y general de todo un terreno de cultivo. Pero no solo sirven como cámara de vídeo, sino que al equiparlos con inteligencia artificial pueden medir parámetros de gran relevancia para los agricultores.

En primer lugar, pueden establecer juicios sobre la salud de una planta en función del color de hojas que detecte. Además, realizan mapas de calor del terreno de cultivo para medir la humedad y sequedad de cada parte del suelo.

En la agricultura, unos drones con IA tienen la capacidad de detectar diferentes tipos de terreno y semillas que a simple vista resulta muy complejo distinguir con el fin de darles un trato individualizado.

Nebulización

La nebulización en agricultura no es más que la pulverización de los cultivos con líquidos, que puede ser agua (para humidificar las plantas) o productos químicos (pesticidas). La IA incorporada en los robots de nebulización de cultivos permite identificar cuándo se debe nebulizar una planta. 

Es especialmente relevante el uso de esta tecnología para evitar un fenómeno común, que es el exceso de nebulización de pesticidas en los cultivos. Es suele resulta contraproducente, ya que ocasiona daños a las plantas y empeora el rendimiento agrícola de los cultivos.

Conclusión: la IA en la agricultura

La agricultura enfrenta importantes desafíos, como la escasez de sistemas de riego, cambios climáticos, escasez de alimentos y desperdicio, entre otros. Para superar estos obstáculos, se busca adoptar soluciones cognitivas mediante la inteligencia artificial (IA). Aunque existen aplicaciones en el mercado y la investigación avanza, aún hay un gran potencial por explorar. 

La IA puede ayudar en la toma de decisiones autónomas, pronósticos del clima, detección de plagas y maximización de la producción, pero para ello, las aplicaciones deben ser más robustas y accesibles para los agricultores, además de lidiar con la dificultad de recopilar datos en un proceso agrícola anual. 

Como puedes inferir de este artículo, la adopción adecuada de la IA y su evolución puede transformar la agricultura para acometer una gran hazaña: alimentar a una población creciente mientras se abordan los impactos del cambio climático.