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Diez formas en que la IA tiene el potencial de mejorar la agricultura

• Se proyecta que el gasto global en tecnologías y sistemas agrícolas inteligentes y conectados, incluida la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, triplicará los ingresos para 2025, alcanzando los 15.300 millones de dólares, según BI Intelligence Research.
• Se prevé que el gasto solo en tecnologías y soluciones de inteligencia artificial en agricultura crecerá de $ 1 mil millones en 2020 a $ 4 mil millones en 2026, logrando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 25,5%, según Markets & Markets.
• El monitoreo agrícola habilitado para IoT (IoTAg) es el segmento de tecnología de más rápido crecimiento de la agricultura conectada inteligente que se proyecta alcanzará los 4.500 millones de dólares en 2025, según PwC.

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático (Machine Learning) y los sensores de IoT que proporcionan datos en tiempo real para los algoritmos aumentan la eficiencia agrícola, mejoran el rendimiento de los cultivos y reducen los costos de producción de alimentos. Según los datos de predicción de las Naciones Unidas sobre la población y el hambre, la población mundial aumentará en 2 mil millones de personas para 2050, lo que requerirá un aumento del 60% en la productividad de los alimentos para alimentarlos. Solo en EE. UU., Cultivar, procesar y distribuir alimentos es un negocio de 1,7 billones de dólares, según el Servicio de Investigación Económica del Departamento de Agricultura de EE. UU. La IA y el ML ya están mostrando el potencial de ayudar a cerrar la brecha en las necesidades alimentarias anticipadas de otros 2000 millones de personas en todo el mundo para 2050.

La agricultura es una de las industrias más fértiles que existen para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático  

Imagine tener al menos 40 procesos esenciales para realizar un seguimiento, sobresalir y monitorear al mismo tiempo en una gran área agrícola que a menudo se mide en cientos de hectareas. Obtener información sobre cómo el clima, la luz solar estacional, los patrones migratorios de animales, aves, insectos, el uso de fertilizantes especializados, insecticidas por cultivo, los ciclos de siembra y los ciclos de riego afectan el rendimiento es un problema perfecto para el aprendizaje automático. El éxito financiero de un ciclo de cultivo nunca ha dependido más de datos excelentes. Es por eso que los agricultores, las cooperativas y las empresas de desarrollo agrícola están duplicando los enfoques centrados en datos y expandiendo el alcance y la escala de cómo usan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento y la calidad agrícolas. Las siguientes son diez formas en que la IA tiene el potencial de mejorar la agricultura en 2021:

1. El uso de sistemas de vigilancia basados ​​en inteligencia artificial y aprendizaje automático para monitorear las transmisiones de video en tiempo real de cada campo de cultivo identifica violaciones de animales o humanos, enviando una alerta de inmediato.  La inteligencia artificial y el aprendizaje automático reducen el potencial de los animales domésticos y salvajes para destruir cultivos accidentalmente o experimentar un allanamiento o robo en una ubicación remota de la granja. Dados los rápidos avances en el análisis de video impulsados ​​por la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático, todos los involucrados en la agricultura pueden proteger los perímetros de sus campos y edificios. Los sistemas de videovigilancia con inteligencia artificial y aprendizaje automático se escalan con la misma facilidad para una operación agrícola a gran escala que para una granja individual. Los sistemas de vigilancia basados ​​en aprendizaje automático se pueden programar o capacitar a lo largo del tiempo para identificar empleados frente a vehículos. Soluciones Twenty20es líder en el campo de la vigilancia basada en inteligencia artificial y aprendizaje automático y ha demostrado su eficacia para proteger instalaciones remotas, optimizar cultivos y disuadir a los intrusos mediante el uso del aprendizaje automático para identificar a los empleados que trabajan en el lugar. 

2. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático mejoran la predicción del rendimiento de los cultivos a través de datos de sensores en tiempo real y datos analíticos visuales de drones.La cantidad de datos capturados por sensores inteligentes y drones que brindan transmisión de video en tiempo real proporciona a los expertos agrícolas conjuntos de datos completamente nuevos a los que nunca antes habían tenido acceso. Ahora es posible combinar datos de sensores en el suelo de niveles de humedad, fertilizantes y nutrientes naturales para analizar los patrones de crecimiento de cada cultivo a lo largo del tiempo. El aprendizaje automático es la tecnología perfecta para combinar conjuntos de datos masivos y proporcionar asesoramiento basado en restricciones para optimizar el rendimiento de los cultivos.

3. El mapeo de rendimiento es una técnica agrícola que se basa en algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​para encontrar patrones en conjuntos de datos a gran escala y comprender su ortogonalidad en tiempo real, todo lo cual es invaluable para la planificación de cultivos. Es posible conocer las tasas de rendimiento potenciales de un campo determinado antes de que se inicie un ciclo de vegetación. Mediante el uso de una combinación de técnicas de aprendizaje automático para analizar el mapeo 3D, los datos de las condiciones sociales de los sensores y los datos del color del suelo basados ​​en drones, los especialistas agrícolas ahora pueden predecir los rendimientos potenciales del suelo para un cultivo determinado. Se completan una serie de vuelos para obtener el conjunto de datos más preciso posible. El siguiente gráfico muestra el resultado de un análisis de mapeo de rendimiento: 

4. La ONU, las agencias internacionales y las operaciones agrícolas a gran escala son pioneros en los datos de drones combinados con sensores en el suelo para mejorar el manejo de plagas. Utilizando datos de cámaras infrarrojas de drones combinados con sensores en campos que pueden monitorear los niveles de salud relativa de las plantas, los equipos agrícolas que usan IA pueden predecir e identificar infestaciones de plagas antes de que ocurran. Un ejemplo de esto es cómo la ONU está utilizando el trabajo en conjunto con PwC para evaluar los datos de huertos de palmeras en Asia en busca de posibles infestaciones de plagas, como se muestra en la siguiente imagen:

5. Hoy en día, hay una escasez de trabajadores agrícolas, lo que hace que la inteligencia artificial y los tractores inteligentes, los agronegocios y la robótica sean una opción viable para muchas operaciones agrícolas remotas que luchan por encontrar trabajadores.  Las empresas agrícolas a gran escala no pueden encontrar suficientes empleados y recurren a la robótica para cientos de acres de cultivos al mismo tiempo que brindan un elemento de seguridad alrededor del perímetro de ubicaciones remotas. La programación de maquinaria robótica autopropulsada para distribuir fertilizante en cada fila de cultivos ayuda a mantener bajos los costos operativos y mejorar aún más los rendimientos del campo. La sofisticación de los robots agrícolas ha crecido rápidamente.

6. Mejorar el seguimiento y la trazabilidad de las cadenas de suministro agrícolas mediante la eliminación de obstáculos para obtener cultivos más frescos y seguros en el mercado es una necesidad hoy en día.La pandemia aceleró la adopción de seguimiento y trazabilidad en todas las cadenas de suministro agrícola en 2020 y continuará impulsando su adopción este año. Un sistema de seguimiento y localización bien administrado ayuda a reducir la pérdida de inventario al brindar mayor visibilidad y control en las cadenas de suministro. Un sistema de seguimiento y localización de última generación puede diferenciar entre las asignaciones de materiales a nivel de lote, lote y contenedor de los envíos entrantes. La mayoría de los sistemas avanzados de seguimiento y localización se basan en sensores avanzados para obtener un mayor conocimiento del estado de cada envío. Los sensores RFID e IoT se están volviendo más comunes en la fabricación. Walmart realizó una prueba piloto para ver cómo RFID podía optimizar el rendimiento de seguimiento y rastreo de un centro de distribución y mejorar la eficiencia en 16 veces más que los métodos manuales. 

7. Optimizar la combinación correcta de pesticidas biodegradables y limitar su aplicación solo a las áreas de campo que necesitan tratamiento para reducir los costos y aumentar los rendimientos es uno de los usos más comunes de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la agricultura actual. Mediante el uso de sensores inteligentes combinados con flujos de datos visuales de drones, las aplicaciones de IA agrícola ahora pueden detectar las áreas más infectadas de un área de plantación. Usando algoritmos de aprendizaje automático supervisados, pueden definir la combinación óptima de pesticidas para reducir la amenaza de plagas que se propagan e infectan cultivos saludables.  

8. La previsión de precios para cultivos basada en tasas de rendimiento que ayudan a predecir los volúmenes totales producidos es invaluable para definir estrategias de precios para un cultivo dado. Comprender las tasas de rendimiento y los niveles de calidad de los cultivos ayuda a las empresas agrícolas, las cooperativas y los agricultores a negociar mejor el mejor precio posible para sus cosechas. Si se considera la demanda total de un cultivo dado para determinar si la curva de elasticidad del precio para un cultivo dado es inelástica, unitaria o muy elástica, se define cuál será la estrategia de precios. Conocer estos datos por sí solos ahorra a las empresas agrícolas millones de dólares al año en pérdidas de ingresos.  

9. Encontrar fugas de riego, optimizar los sistemas de riego y medir la eficacia con que el riego frecuente de cultivos mejora las tasas de rendimiento son áreas en las que la IA contribuye a mejorar la eficiencia agrícola. El agua es el recurso más escaso en muchas partes de América del Norte, especialmente en las comunidades que dependen más de la agricultura como negocio principal. Ser eficiente en su uso puede significar la diferencia entre una granja u operación agrícola que se mantenga rentable o no. La programación lineal se utiliza a menudo para calcular la cantidad óptima de agua que necesitará un campo o cultivo determinado para alcanzar un nivel de rendimiento aceptable. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​son ideales para garantizar que los campos y los cultivos obtengan suficiente agua para optimizar los rendimientos sin desperdiciar nada en el proceso.    

10. El seguimiento de la salud del ganado, incluidos los signos vitales, los niveles de actividad diaria y la ingesta de alimentos, garantiza que su salud sea uno de los aspectos de mayor crecimiento de la IA y el aprendizaje automático en la agricultura. Comprender cómo reacciona cada tipo de ganado a la dieta y las condiciones de alojamiento es invaluable para comprender cómo se puede tratar mejor a largo plazo. El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para comprender qué es lo que mantiene contentas y felices a las vacas diarias, es esencial producir más leche. Para muchas granjas que dependen de las vacas y el ganado, esta área abre perspectivas completamente nuevas sobre cómo las granjas pueden ser más rentables.