La inteligencia artificial (IA) es una tecnolog\u00eda que muestra un comportamiento que podr\u00eda interpretarse como inteligencia humana. \u00bfPodemos aplicar la inteligencia artificial en la agricultura? \u00bfPuede una computadora ser mejor que el hombre para tomar decisiones relacionadas con otros organismos vivos en un entorno complejo? \u00bfPuede un algoritmo vencer el instinto y la experiencia del agricultor?<\/p>\n
En los \u00faltimos a\u00f1os, la agricultura ha pasado por una gran revoluci\u00f3n. De ser uno de los sectores m\u00e1s tradicionales, se ha convertido en uno de los m\u00e1s progresistas.<\/p>\n
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El agricultor tradicional sol\u00eda contar con intuici\u00f3n e intuici\u00f3n en su toma de decisiones. Los datos de campo fueron escasos y si se recopilaron, se recopilaron localmente en papel, archivos de Excel, etc.<\/p>\n
La era de la informaci\u00f3n revolucion\u00f3 la agricultura y los agricultores de hoy tienen un acceso m\u00e1s f\u00e1cil a los datos recopilados en su campo. Los agricultores utilizan tecnolog\u00edas de agricultura de precisi\u00f3n, como drones, GPS, sensores de campo, sensores montados en tractores, etc.<\/p>\n
De hecho, incluso sin utilizar equipos de hardware en la finca, los sat\u00e9lites y las estaciones meteorol\u00f3gicas recopilan datos continuamente desde el espacio.<\/p>\n
Esto permite a pr\u00e1cticamente cualquier persona saber qu\u00e9 cultivo se plant\u00f3, d\u00f3nde y cu\u00e1ndo, e incluso evaluar el potencial de rendimiento del cultivo.<\/p>\n
Pero la gran pregunta ahora es qu\u00e9 hacer con todos esos datos.<\/p>\n
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Proporcionar los datos al agricultor no siempre es \u00fatil y puede ser abrumador o dif\u00edcil de analizar.<\/p>\n
Muchas empresas de Agtech han desarrollado tecnolog\u00edas para recopilar los datos, proporcionar conocimientos o ambos. En la mayor\u00eda de los casos, los datos se presentan a trav\u00e9s de mapas codificados por colores que muestran, por ejemplo, \u00edndices de vegetaci\u00f3n, la humedad del suelo, el contenido de nitr\u00f3geno en el suelo, etc.<\/p>\n
Esta es una forma pr\u00e1ctica de proporcionar al agricultor una visi\u00f3n general de su campo y, a veces, detectar problemas potenciales en secciones espec\u00edficas del campo.<\/p>\n
Entonces, si solo hace unos a\u00f1os los datos de la finca apenas estaban disponibles, hoy tenemos la tecnolog\u00eda para recopilar una gran cantidad de datos y proporcionar a los agricultores informaci\u00f3n precisa sobre su campo y cultivos.<\/p>\n
Sin embargo, las decisiones<\/strong> a\u00fan est\u00e1n tomadas por los agricultores y sus asesores.<\/p>\n <\/p>\n La forma en que los agricultores toman decisiones se est\u00e1 transformando, por lo tanto, de decisiones por intuici\u00f3n a decisiones informadas, o lo que yo llamo \u00abdecisiones por intuici\u00f3n, basadas en datos\u00bb.<\/p>\n El siguiente paso natural ser\u00eda analizar los datos y proporcionar al agricultor no solo informaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n recomendaciones claras y precisas. Adem\u00e1s, se pueden descubrir nuevas perspectivas y correlaciones que no se conoc\u00edan antes. Esto se puede lograr mediante tecnolog\u00eda de inteligencia artificial.<\/p>\n De hecho, las \u00abm\u00e1quinas\u00bb pueden tomar decisiones mucho mejores que los humanos. El ecosistema agr\u00edcola es un sistema biol\u00f3gico, f\u00edsico y qu\u00edmico. Estas ciencias se ocupan en comparaci\u00f3n 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.<\/p>\n Al analizar los datos, los algoritmos inform\u00e1ticos tambi\u00e9n pueden aprender y mejorar sus suposiciones y c\u00e1lculos en un proceso autom\u00e1tico, llamado \u00abAprendizaje de m\u00e1quina\u00bb.<\/p>\n El aprendizaje de m\u00e1quina ayuda a identificar patrones, sin siquiera saber lo que estamos buscando. Cuantos m\u00e1s datos reciban, mejor ser\u00e1 el proceso de aprendizaje.<\/p>\n No solo los agricultores individuales pueden beneficiarse de la inteligencia artificial y el aprendizaje de m\u00e1quina en la agricultura. La inmensa cantidad de datos que se recopilan a escala global puede respaldar la investigaci\u00f3n global.<\/p>\n Est\u00e1 claro que hay muchos desaf\u00edos por delante. Cuestiones como la propiedad y privacidad de los datos, la responsabilidad de los datos y c\u00f3mo hacer que los datos sean utilizables se encuentran en el centro de los debates actuales.<\/p>\n Para resumir, estamos en medio de tiempos \u00fanicos y emocionantes, cuando la agricultura se est\u00e1 transformando de la agricultura \u00abantigua\u00bb de precisi\u00f3n a la era de la inteligencia artificial.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inteligencia artificial (IA) es una tecnolog\u00eda que muestra un comportamiento que podr\u00eda interpretarse como inteligencia humana. \u00bfPodemos aplicar la inteligencia artificial en la agricultura? \u00bfPuede una computadora ser mejor que el hombre para tomar decisiones relacionadas con otros organismos vivos en un entorno complejo? \u00bfPuede un algoritmo vencer el instinto y la experiencia del… <\/p>\nDE LAS DECISIONES POR INTUICI\u00d3N A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL<\/h2>\n