6 aplicaciones de la IA en la agricultura

Se prevé que la población mundial en 2050 aumentará en 20.000 millones de personas. Por tanto, la producción agrícola, así como de otros sectores productivos, deberá aumentar de forma correspondiente para poder dar respuesta a todas las necesidades alimenticias de toda la población. Así pues, los ingenieros agrónomos se las tendrán que ingeniar para poder encontrar una solución ante este reto de escala global.

Aunque parezca un desafío titánico, la solución definitiva puede ir vislumbrándose cada vez más cerca gracias a las aplicaciones de la inteligencia artificial en arquitectura. Al igual que en otros campos, la inteligencia artificial ayuda a optimizar procesos de trabajo, realizar predicciones más rigurosas y automatizar tareas repetitivas. La agricultura no iba a ser una excepción, sino que siempre ha sido uno de los sectores pioneros en tecnología.

Impacto de la IA en la agricultura

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología emergente que tiene el potencial de impulsar la producción agrícola a niveles sin precedentes. De hecho, ya en la actualidad se ha implementado software de tecnología punta con IA que determina parámetros esenciales para los cultivos, como puede ser la detección de la maleza, medición del rendimiento agrícola o la calidad del cultivo.

Identificación basada en imágenes

Una de las habilidades más entrenadas en los sistemas de IA es la detección de elementos concretos a partir de iteraciones de grandes cantidades de datos relevantes. Así pues, una IA puede entrenarse también para detectar malas hierbas, plantas en mal estado o indicios de plagas de cultivos.

De esta forma, la IA reduciría la necesidad de inspecciones manuales, atajaría de forma más eficiente cualquier problema técnico o plaga que amenazara la supervivencia del cultivo y, por ende, incrementaría la producción agrícola.

Maximización de la producción

Hay un factor decisivo a la hora de predecir el rendimiento agrícola de un cultivo: la calidad de la semilla y la selección de una variedad concreta. La IA puede aprender a detectar qué semillas son de mejor calidad y qué variedad conviene escoger en función del tipo de suelo y las condiciones climatológicas.

Cuando hablamos de semillas de mejor calidad nos referimos a que los cultivos serán más abundantes y fuertes, por lo que la producción aumentará y los daños que puedan ocasionar las plagas se minimizarán.

Robótica en agricultura

La agricultura siempre ha necesitado mucho trabajo manual repetitivo, por lo que no es sorprendente que la robótica haya automatizado gran parte de sus procesos menos productivos. 

Sin embargo, los investigadores se han dado cuenta de que la tecnología convencional que se sigue empleando en la agricultura no son tan eficientes como las tecnologías autónomas. Así pues, los robots han agilizado enormemente la carga de trabajo en tareas como la siembra, el desbroce, la siega y la cosecha. En combinación con la IA, los robots además pueden decidir cómo actuar ante diferentes situaciones y ante distintos tipos de cultivos.

Riego

Las actividades agrícolas consumen el 85% del agua dulce de todo el mundo, porcentaje que no hará más que subir de la mano del aumento poblacional. Es por ello que el principal reto del riego en la agricultura es mejorar su eficiencia, es decir, que se gasten menos recursos hídricos en el mantenimiento de los cultivos.

Un sistema de riego automático en agricultura mide parámetros como el nivel del agua, la temperatura del suelo, el contenido nutritivo de las plantas y la previsión meteorológica para activar la funcionalidad de riego justo cuando sea necesario y ahorrar recursos. 

Esta innovación de la IA en la agricultura se lleva a cabo instalando sensores inteligentes para medir cada uno de los parámetros y detectar, por ejemplo, cuando el índice de humedad de la tierra sea demasiado bajo.

Drones

Los drones en la agricultura permiten obtener una visualización rápida y general de todo un terreno de cultivo. Pero no solo sirven como cámara de vídeo, sino que al equiparlos con inteligencia artificial pueden medir parámetros de gran relevancia para los agricultores.

En primer lugar, pueden establecer juicios sobre la salud de una planta en función del color de hojas que detecte. Además, realizan mapas de calor del terreno de cultivo para medir la humedad y sequedad de cada parte del suelo.

En la agricultura, unos drones con IA tienen la capacidad de detectar diferentes tipos de terreno y semillas que a simple vista resulta muy complejo distinguir con el fin de darles un trato individualizado.

Nebulización

La nebulización en agricultura no es más que la pulverización de los cultivos con líquidos, que puede ser agua (para humidificar las plantas) o productos químicos (pesticidas). La IA incorporada en los robots de nebulización de cultivos permite identificar cuándo se debe nebulizar una planta. 

Es especialmente relevante el uso de esta tecnología para evitar un fenómeno común, que es el exceso de nebulización de pesticidas en los cultivos. Es suele resulta contraproducente, ya que ocasiona daños a las plantas y empeora el rendimiento agrícola de los cultivos.

Beneficios de la IA en la agricultura

Como podrás inferir, la agricultura se beneficia enormemente de las aplicaciones de la inteligencia artificial, y se beneficiará todavía más con el imparable avance de la tecnología. Actualmente, la IA aporta las siguientes grandes ventajas en la agricultura:

Detección de plagas

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta crucial para la detección temprana de plagas en cultivos. Mediante el análisis de imágenes y datos en tiempo real, los sistemas de IA pueden identificar la presencia de plagas mucho antes de que sean visibles para el ojo humano.

Esto permite a los agricultores tomar medidas preventivas de manera oportuna, reduciendo así las pérdidas de cosechas y minimizando el uso de pesticidas. Al mismo tiempo, la IA puede clasificar diferentes tipos de plagas y sugerir el tratamiento más adecuado según el caso.

Optimización de recursos hídricos

Otro aspecto clave es la optimización de los recursos hídricos. En un contexto de cambio climático y escasez de agua, la IA puede ayudar a los agricultores a utilizar este recurso de manera más eficiente. A través de sensores de suelo y algoritmos avanzados, es posible determinar con precisión las necesidades hídricas de las plantas en cada etapa de su crecimiento.

Analizando estos datos, podrían ajustarse los sistemas de riego para evitar que falte o que se despilfarre agua, por lo que los agricultores ahorrarían recursos, mejorarían la salud de los cultivos y maximizarían el rendimiento agrícola.

Mejora en la selección de semillas

La inteligencia artificial también está revolucionando la selección de semillas, un proceso crucial para asegurar cosechas productivas. Los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos genéticos y ambientales para identificar las semillas con mayor potencial de rendimiento en condiciones específicas.

Como resultado, los agricultores pueden cultivar plantas que no solo tienen un mayor rendimiento, sino que también son más sostenibles y adecuadas a su entorno, mejorando así la eficiencia general de la producción agrícola.

Automatización de tareas agrícolas

Los robots y sistemas autónomos basados en IA pueden ocuparse de labores repetitivas como la siembra, el riego, y la cosecha, con un alto grado de precisión y eficiencia. 

Así se reduciría la necesidad de mano de obra humana, especialmente en tareas físicamente exigentes o monótonas. Por su parte, los agricultores podrían centrarse en aspectos más estratégicos de la gestión agrícola. La automatización contribuye, además, a mejorar la productividad y a reducir el margen de error, lo que resulta en una producción agrícola más consistente y rentable.

Monitoreo aéreo con drones

El uso de drones equipados con IA para el monitoreo aéreo ofrece una vista integral de los campos, de la cual los agricultores obtener datos precisos sobre la salud de los cultivos. Los drones pueden detectar problemas como la falta de agua, la presencia de plagas o enfermedades, y el crecimiento irregular de las plantas.

Gracias a los algoritmos de IA, esta información se procesa y se traduce en recomendaciones específicas, ayudando a los agricultores a tomar decisiones más informadas. El monitoreo aéreo mejora la eficiencia en la gestión de los cultivos y permite realizar intervenciones más rápidas y precisas.

Uso eficiente de pesticidas

A través del análisis de datos en tiempo real y el monitoreo continuo de los cultivos, la IA puede determinar exactamente cuándo y dónde es necesario aplicar pesticidas con el fin de minimizar el uso innecesario de estos productos químicos. 

Esto no solo reduce los costes para los agricultores, sino que también disminuye el impacto ambiental y la exposición a sustancias químicas peligrosas. Además, la precisión en la aplicación de pesticidas contribuye a mantener la salud del suelo y de los ecosistemas circundantes.

Gestión de la calidad del suelo

La gestión de la calidad del suelo es fundamental para una agricultura sostenible, y la IA ofrece herramientas avanzadas para este propósito. A través del análisis de datos obtenidos por sensores de suelo, la IA puede evaluar parámetros críticos como la humedad, la acidez, y la presencia de nutrientes, permitiendo a los agricultores ajustar sus prácticas de cultivo en consecuencia.

Además, los sistemas de IA pueden predecir cómo ciertos tratamientos o cultivos afectarán la salud del suelo a largo plazo, facilitando una gestión más sostenible y productiva. De esta manera, la IA ayuda a preservar la fertilidad del suelo y maximizar su capacidad para soportar cultivos saludables y abundantes.

Conclusión: la IA en la agricultura

La agricultura enfrenta importantes desafíos, como la escasez de sistemas de riego, cambios climáticos, escasez de alimentos y desperdicio, entre otros. Para superar estos obstáculos, se busca adoptar soluciones cognitivas mediante la inteligencia artificial (IA). Aunque existen aplicaciones en el mercado y la investigación avanza, aún hay un gran potencial por explorar. 

La IA puede ayudar en la toma de decisiones autónomas, pronósticos del clima, detección de plagas y maximización de la producción, pero para ello, las aplicaciones deben ser más robustas y accesibles para los agricultores, además de lidiar con la dificultad de recopilar datos en un proceso agrícola anual. 

Como puedes inferir de este artículo, la adopción adecuada de la IA y su evolución puede transformar la agricultura para acometer una gran hazaña: alimentar a una población creciente mientras se abordan los impactos del cambio climático.