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Optimización Agrícola con Inteligencia Artificial
Mejora del Riego, Predicción de Cosechas y Automatización de Tareas
ViLab
September 29, 2024
¡Hola! 👋🏻
La agricultura ha experimentado una transformación significativa en las últimas décadas, impulsada por la necesidad de mejorar la eficiencia del riego, aumentar los rendimientos de las cosechas y automatizar tareas en el campo.
En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como una herramienta clave para modernizar el sector, permitiendo una agricultura más sostenible y productiva.
En este artículo te explicamos cómo la IA está revolucionando el sector agrícola, sus beneficios y los desafíos que enfrenta su implementación.
La Transformación Digital en la Agricultura
La agricultura digital ha crecido significativamente gracias al uso de sensores y la recopilación de datos agronómicos.
Hoy en día, existe una amplia gama de sensores que permiten medir prácticamente cualquier variable agronómica de interés.
Gracias a la IA, es posible analizar estos datos, que provienen de diversas fuentes como satélites, sensores de campo y estaciones meteorológicas, mediante potentes algoritmos, proporcionando información clave para la toma de decisiones sobre el manejo del agua, fertilización, sanidad vegetal y cosechas.
La integración y análisis rápido de estos datos permiten tomar decisiones más informadas.
A continuación, revisaremos cinco áreas clave donde la IA está transformando la agricultura.
1. Predicción de Rendimientos con IA
La predicción de los rendimientos es fundamental para la planificación agrícola, pero estos dependen de múltiples factores complejos, como las condiciones del clima, del suelo, el manejo agronómico y las características genéticas de la especie.
Los modelos de IA permiten integrar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real para realizar predicciones de rendimiento más precisas.
Mediante algoritmos de IA, ahora es posible predecir con varios meses de anticipación el rendimiento de las cosechas con alta precisión. Esto permite a los productores planificar mejor la comercialización de sus productos y minimizar pérdidas.
Por ejemplo, en el cultivo de almendros, un proyecto piloto apoyado por la asociación gremial Chile Almonds está utilizando IA para analizar datos climáticos históricos y actuales (como porciones de frío, acumulación térmica y precipitación), combinados con índices de vegetación como el NDVI, para estimar el volumen de la cosecha.
En el caso de los paltos y cítricos, el proyecto liderado por Gardiazabal y Mena (GAMA) está aplicando IA para integrar datos climáticos e índices de vegetación y floración, y así estimar el volumen de cosecha en diferentes regiones de Chile. Este enfoque no solo mejora la capacidad predictiva, sino también la toma de decisiones estratégicas.
2. Optimización del Riego con IA
Los sistemas basados en IA utilizan algoritmos para analizar datos de sensores de humedad, pronóstico del clima y evapotranspiración, ajustando automáticamente los programas de riego según las necesidades específicas de las plantas.
Este enfoque garantiza que los cultivos reciban la cantidad óptima de agua en el momento adecuado, lo que maximiza la eficiencia hídrica y reduce el desperdicio.
3. Monitoreo Remoto de Cultivos
El monitoreo continuo de los cultivos es crucial para una gestión efectiva, pero resulta complejo en grandes extensiones de tierra.
Aquí es donde la IA combinada con imágenes satelitales demuestra su valor, detectando tempranamente anomalías en los cultivos.
Muchos agricultores ya utilizan imágenes satelitales para monitorear el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), que refleja la salud de los cultivos.
Sin embargo, cuando esta información se complementa con modelos de IA, que interpretan las tendencias del NDVI, los productores pueden identificar áreas que requieren intervención (como fertilización o riego) antes de que los problemas sean visibles a simple vista.
4. Automatización de Tareas Agrícolas
La IA también está transformando la mecanización agrícola, especialmente en la siembra y cosecha.
Los robots agrícolas, equipados con algoritmos de IA, están comenzando a reemplazar el trabajo manual en tareas específicas, lo que mejora la eficiencia y reduce costos.
Varias empresas han desarrollado robots cosechadores que utilizan cámaras y sensores con IA para identificar cuándo las frutas están listas para ser recolectadas, basándose en su tamaño, color y madurez.
Esto no solo reduce la dependencia de la mano de obra, sino que también asegura una recolección en el punto óptimo de calidad.
5. Detección de Plagas y Enfermedades
El manejo de plagas y enfermedades es uno de los mayores desafíos en la agricultura.
La detección temprana es clave para evitar pérdidas significativas, pero los métodos tradicionales suelen ser manuales y requieren tiempo.
La IA ha cambiado este paradigma.
Un ejemplo notable es el uso de drones combinados con algoritmos de visión por computadora que detectan signos tempranos de estrés en los cultivos, como cambios en el color o patrones de las hojas, que podrían estar asociados con plagas o enfermedades.
En India y África, los agricultores utilizan sistemas que, mediante IA, permiten identificar plagas comunes al tomar fotos de las hojas con sus teléfonos inteligentes.
Desafíos y Futuro de la IA en la Agricultura
A pesar del gran potencial de la IA, su implementación enfrenta desafíos.
La calidad y disponibilidad de datos sigue siendo un problema en muchas explotaciones agrícolas.
Para aprovechar al máximo la IA, es crucial comenzar a sensorizar las operaciones agrícolas y almacenar los datos de manera eficiente.
Una vez que se tienen las variables críticas medidas, se puede avanzar en proyectos pilotos, como la creación de modelos para predecir rendimientos o generar recomendaciones óptimas sobre el momento de plantar, regar, fertilizar o cosechar.
Estos proyectos no solo mejorarán la toma de decisiones, sino que también fomentarán la adopción cultural de la tecnología en la organización.
El futuro de la IA en la agricultura es prometedor.
A medida que la tecnología se vuelva más accesible, los agricultores estarán mejor preparados para enfrentar desafíos globales, como el cambio climático, la escasez hídrica y la creciente demanda de alimentos.
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Este correo ha sido preparado por el Equipo de ViLab | www.vilab.cl