La transformación digital en la agricultura es el paso necesario que se debe dar a nivel global para garantizar cosechas más eficientes, un mayor aprovechamiento del suelo, cultivos más protegidos y un sinfín de aspectos más que involucran todos los procesos de la cadena de suministro.

Si hace un tiempo hablábamos de los beneficios de introducir algoritmos de machine learning para determinar con exactitud las necesidades hídricas de los cultivos y optimizar, de esta manera, el uso de un recurso tan escaso y preciado como el agua, hoy repasaremos los puntos clave que hacen de la IA crucial para impulsar esta transformación digital del campo.

Según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, aproximadamente un tercio de los alimentos que se producen en el mundo cada año (unos 1.300 millones de toneladas) se pierden o se estropean, sin llegar a consumirse. A la vez, la demanda mundial de alimentos crece en la misma medida, lo que nos da una idea del drama que viviremos y, de igual manera, de la gran oportunidad que es introducir la inteligencia artificial en la agricultura.

Sensores y datos, reconocimiento de imágenes y mucho más

Sin duda, el AgroTech tiene en el IoT al gran aliado. Los sensores in situ y la enorme cantidad de datos que se generan son de un valor incalculable para que la inteligencia artificial los analice y encuentre soluciones orientadas a mejorar la eficiencia agrícola.

De esta manera, los agricultores conectados están comenzando a compartir datos y a realizar mejoras en los procesos de entrada, eficiencia y operaciones. Los sensores utilizados pueden ser terrestres, aéreos o instalados en las máquinas, y todos tienen un enorme potencial para la producción agrícola.

En el suelo, los sensores pueden controlar la calidad de las plantas, el suelo, la salud animal y el clima; pueden determinar el mejor lugar para plantar con el mayor rendimiento y cuánto plantar para evitar el desperdicio. En el aire, los drones y los satélites pueden controlar la salud de los cultivos y las enfermedades provocadas por las plagas, evitando la pérdida o deterioro de cosechas. El equipo agrícola también puede capturar datos sobre la producción de los cultivos por anticipado.

Otro avance enorme lo tenemos en el reconocimiento de imágenes con algoritmos de machine learning. Gracias a estos avances, es posible evaluar el estado exacto de las plantas sin necesidad de desplazar a un agricultor, y obtener información acerca de la salud de estas, su estado de desarrollo y la presencia, o no, de plagas.

La IA también permite acelerar el I+D gracias a sus algoritmos inteligentes al disminuir la duración de la fase de prueba y error. Por ejemplo, es posible desarrollar algoritmos que pueden ayudar a determinar más rápidamente qué plantas híbridas o modificadas genéticamente crecerían mejor en condiciones reales de plantación, ahorrando enormes cantidades de tiempo de desarrollo y abaratando los costes.