Descubre cómo la IA está revolucionando la agricultura con el aprendizaje automático, mejorando la productividad, optimizando los recursos y promoviendo la sostenibilidad para un futuro próspero.
La Inteligencia Artificial (IA) en la agricultura está revolucionando la agricultura. Desgranemos cómo esta tecnología transformadora está reconfigurando el sector con innovaciones de vanguardia y prácticas inteligentes.
¿Hay algún otro sector en nuestro planeta que tenga tanto impacto como la agricultura?
La agricultura es el sustento de nuestra economía mundial, ya que representa el 4% del producto interior bruto mundial, al tiempo que alimenta a miles de millones de personas y mantiene vidas prósperas.
Imagínate un mundo en el que todos los agricultores pudieran predecir el rendimiento de sus cosechas con precisión milimétrica y asignar los recursos con precisión quirúrgica.
Puede que no sea tan descabellado como parece.
Gracias al aprendizaje automático y a la agricultura, esto ya no es una fantasía de alta tecnología, sino una realidad cotidiana.
La IA en la agricultura es muy prometedora, sobre todo teniendo en cuenta que la mitad de los agricultores de todo el mundo desconocen las soluciones existentes.
La integración de la IA y la agricultura ha aportado numerosos beneficios que mejoran significativamente la eficacia y la sostenibilidad de la agricultura. Entre los principales resultados positivos se incluyen:
Aprovechando estas ventajas, los agricultores pueden crear sistemas agrícolas más resistentes y productivos que aprovechen todo el potencial de sus recursos.
Vision AI aprovecha los algoritmos más avanzados para destilar conjuntos de datos masivos recogidos de imágenes de satélite, drones y sensores terrestres y convertirlos en información procesable. He aquí cómo funcionan:
Cuando los agricultores combinan fuentes de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y algoritmos de visión por ordenador, pueden extraer ideas valiosas de complejos y grandes volúmenes de información.
Pueden adaptarlo para que incluya cualquier parámetro, desde evaluaciones de la salud de los cultivos y del estado del suelo hasta previsiones de infestación de plagas y rendimiento.
Lo mejor de la monitorización de cultivos y suelos mediante IA es que los agricultores pueden aplicar estos conocimientos a sus prácticas agrícolas inmediatamente.
Con el tiempo, su aplicación conduce a una mejora de las operaciones, un aumento de los ingresos y una mayor sostenibilidad.
El enfoque basado en datos de la IA permite a los agricultores responder de forma proactiva a posibles problemas que podrían poner en peligro sus cultivos. He aquí cómo el modelado de la IA puede transformar las prácticas agrícolas:
Antes de la IA, los agricultores confiaban en métodos tradicionales como la experiencia, la intuición y las previsiones meteorológicas básicas para guiar sus prácticas agrícolas.
Utilizando predicciones precisas derivadas del seguimiento de cultivos asistido por drones, los agricultores pueden ser más estratégicos en sus prácticas agrícolas.
Pueden elegir una programación óptima de la siembra y la cosecha, permitiendo que los cultivos se siembren y cosechen en los momentos más oportunos.
Esta previsión permite a los agricultores asignar los recursos de forma mucho más eficiente, de modo que puedan gestionar mejor el agua, los fertilizantes y la mano de obra, reduciendo los gastos innecesarios y el despilfarro.
Además, la capacidad de predecir los rendimientos con exactitud ayuda a prever las demandas del mercado y a ajustar su producción para satisfacer eficazmente las necesidades de los consumidores.
En EE.UU., se calcula que la productividad ha aumentado un 4% gracias a las actuales tecnologías de agricultura de precisión, con potencial para aumentar otro 6% con su adopción más amplia.
La IA no sólo ayuda a predecir el rendimiento de los cultivos, sino también a optimizarlo mediante técnicas avanzadas como la Aplicación a Tasa Variable.
Con esta técnica, la IA analiza varios puntos de datos, como la composición del suelo, los niveles de humedad y la salud de los cultivos.
Utiliza los conocimientos para determinar las necesidades precisas de cada parte dentro de un campo, garantizando que cada zona reciba los nutrientes y la hidratación exactos que necesita.
El sistema utiliza una unidad GPS en un vehículo y comunicación electrónica para ajustar las dosis de aplicación entre zonas.
Aprovechando este ajuste, los agricultores también pueden garantizar una asignación óptima de los recursos, incluidos los fertilizantes y el agua.
Como resultado, son capaces de mantener un crecimiento uniforme en todo el campo, lo que en última instancia conduce a obtener más ingresos y sostenibilidad.
Al considerar el inmenso impacto de la agricultura en nuestro planeta y su papel crucial en el mantenimiento de la vida, la integración de la IA surge como un nuevo potencial por explotar.
Al aprovechar el poder de las innovaciones agrícolas, los agricultores obtienen conocimientos sin precedentes que les permiten optimizar la asignación de recursos, aumentar la productividad y mitigar los riesgos.
A medida que avanzamos, está claro que el aprendizaje automático en la agricultura no es una tendencia pasajera, sino un cambio fundamental que ha llegado para quedarse, capacitando a los agricultores para cultivar un futuro mejor para las generaciones venideras.
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