La inteligencia artificial

en la agricultura
Artificial intelligence in agriculture
24
Dic

La inteligencia artificial en la agricultura

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que muestra un comportamiento que podría interpretarse como inteligencia humana. ¿Podemos aplicar la inteligencia artificial en la agricultura? ¿Puede una computadora ser mejor que el hombre para tomar decisiones relacionadas con otros organismos vivos en un entorno complejo? ¿Puede un algoritmo vencer el instinto y la experiencia del agricultor?

En los últimos años, la agricultura ha pasado por una gran revolución. De ser uno de los sectores más tradicionales, se ha convertido en uno de los más progresistas.

 

LOS DATOS SE CONVIERTEN EN FÁCIL ACCESO

El agricultor tradicional solía contar con intuición e intuición en su toma de decisiones. Los datos de campo fueron escasos y si se recopilaron, se recopilaron localmente en papel, archivos de Excel, etc.

La era de la información revolucionó la agricultura y los agricultores de hoy tienen un acceso más fácil a los datos recopilados en su campo. Los agricultores utilizan tecnologías de agricultura de precisión, como drones, GPS, sensores de campo, sensores montados en tractores, etc.

De hecho, incluso sin utilizar equipos de hardware en la finca, los satélites y las estaciones meteorológicas recopilan datos continuamente desde el espacio.

Esto permite a prácticamente cualquier persona saber qué cultivo se plantó, dónde y cuándo, e incluso evaluar el potencial de rendimiento del cultivo.

Pero la gran pregunta ahora es qué hacer con todos esos datos.

 

LOS DATOS OFRECEN INFORMACIÓN, PERO PODEMOS HACER MÁS?

Proporcionar los datos al agricultor no siempre es útil y puede ser abrumador o difícil de analizar.

Muchas empresas de Agtech han desarrollado tecnologías para recopilar los datos, proporcionar conocimientos o ambos. En la mayoría de los casos, los datos se presentan a través de mapas codificados por colores que muestran, por ejemplo, índices de vegetación, la humedad del suelo, el contenido de nitrógeno en el suelo, etc.

Esta es una forma práctica de proporcionar al agricultor una visión general de su campo y, a veces, detectar problemas potenciales en secciones específicas del campo.

Entonces, si solo hace unos años los datos de la finca apenas estaban disponibles, hoy tenemos la tecnología para recopilar una gran cantidad de datos y proporcionar a los agricultores información precisa sobre su campo y cultivos.

Sin embargo, las decisiones aún están tomadas por los agricultores y sus asesores.

 

DE LAS DECISIONES POR INTUICIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La forma en que los agricultores toman decisiones se está transformando, por lo tanto, de decisiones por intuición a decisiones informadas, o lo que yo llamo “decisiones por intuición, basadas en datos”.

El siguiente paso natural sería analizar los datos y proporcionar al agricultor no solo información, sino también recomendaciones claras y precisas. Además, se pueden descubrir nuevas perspectivas y correlaciones que no se conocían antes. Esto se puede lograr mediante tecnología de inteligencia artificial.

De hecho, las “máquinas” pueden tomar decisiones mucho mejores que los humanos. El ecosistema agrícola es un sistema biológico, físico y químico. Estas ciencias se ocupan en comparación de patrones. Sin embargo, la cantidad de posibilidades y factores que afectan al sistema es enorme, lo que hace imposible que los humanos puedan analizar y sacar conclusiones de manera efectiva.

Al analizar los datos, los algoritmos informáticos también pueden aprender y mejorar sus suposiciones y cálculos en un proceso automático, llamado “Aprendizaje de máquina”.

El aprendizaje de máquina ayuda a identificar patrones, sin siquiera saber lo que estamos buscando. Cuantos más datos reciban, mejor será el proceso de aprendizaje.

No solo los agricultores individuales pueden beneficiarse de la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina en la agricultura. La inmensa cantidad de datos que se recopilan a escala global puede respaldar la investigación global.

Está claro que hay muchos desafíos por delante. Cuestiones como la propiedad y privacidad de los datos, la responsabilidad de los datos y cómo hacer que los datos sean utilizables se encuentran en el centro de los debates actuales.

Para resumir, estamos en medio de tiempos únicos y emocionantes, cuando la agricultura se está transformando de la agricultura “antigua” de precisión a la era de la inteligencia artificial.

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