La agricultura está viviendo una auténtica revolución tecnológica gracias a la implementación de los gemelos digitales. En el sur de Texas, los agricultores ya están experimentando el impacto de esta tecnología de vanguardia, que combina teledetección, big data e inteligencia artificial para simular y predecir escenarios de producción agrícola en tiempo real. Este avance, liderado por Texas A&M AgriLife Research, está transformando la manera en que los productores toman decisiones y optimizan sus cultivos.
El nacimiento de una idea
La idea de aplicar la tecnología de gemelos digitales a la agricultura surgió hace seis años, cuando Juan Landivar, Ph.D., director del Centro de Investigación y Extensión AgriLife de Texas A&M en Corpus Christi, mantuvo una conversación clave con su entonces colega Jinha Jung, Ph.D., ahora profesora asociada en la Universidad de Purdue.
“Regresábamos de una reunión cuando la idea me cautivó,” recordó Landivar. “Esa noche no pude dormir. A las 3 de la mañana, le escribía un mensaje a Jinha, dándome cuenta de las enormes oportunidades que esta tecnología podría brindar a la agricultura.”
Ese momento de inspiración dio paso a una serie de ensayos en una finca de 200 acres en el sur de Texas, dedicada al cultivo de algodón y sorgo. Durante una sola temporada, el equipo recopiló más de 250.000 puntos de datos mediante el uso de drones, midiendo la cobertura del dosel, la altura de las plantas y los índices de vegetación a través del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI).
El reto fue cómo interpretar ese enorme volumen de datos y convertirlo en información útil para la toma de decisiones agrícolas.
El poder de la inteligencia artificial
La clave para convertir estos datos en valor práctico fue el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de procesar y analizar rápidamente estos conjuntos de datos complejos.
“Nuestro modelado web basado en IA convierte estos datos en información práctica para los agricultores, ayudándolos a tomar decisiones sobre la predicción del rendimiento, la estimación de la biomasa, la finalización de los cultivos y la programación del riego,” explicó Landivar.
Un caso de éxito fue el consejo que el equipo de Landivar dio a un agricultor para adelantar su cosecha de algodón en 2024. El modelo de IA predijo que la fecha óptima para la cosecha sería el 18 de junio.
“El agricultor dijo: ‘De ninguna manera. Normalmente deshojo en julio’,” recordó Landivar. “Pero las observaciones de campo del 24 de junio confirmaron la precisión del modelo.”
Sin embargo, las lluvias retrasaron la defoliación y un huracán posterior agravó la situación, provocando que la cosecha se retrasara hasta finales de julio. Esto redujo la calidad del algodón y la rentabilidad potencial en unos 70 dólares por acre.
Este caso demostró el valor de las predicciones tempranas y la capacidad de la IA para anticipar condiciones cambiantes y permitir una mejor planificación.
Beneficios para los agricultores
La tecnología de gemelos digitales está marcando el inicio de una era de agricultura prescriptiva, donde las decisiones ya no se basan en la intuición o en patrones históricos, sino en datos concretos y en tiempo real.
Las predicciones tempranas de rendimiento, disponibles entre seis y ocho semanas antes de la cosecha, permiten a los agricultores:
• Ajustar estrategias de mercado.
• Planificar la logística y la cosecha.
• Reducir costos y maximizar el potencial de rendimiento.
• Estimar biomasa para los mercados de créditos de carbono.
“Esta precisión ahorra costos y maximiza el potencial de cosecha,” afirmó Landivar. “También contribuye a los objetivos de sostenibilidad, como la estimación de biomasa para los mercados de créditos de carbono.”
¿Qué hace posible esta tecnología?
La rápida evolución de las herramientas tecnológicas está impulsando esta transformación en la agricultura. Por ejemplo, las cámaras multiespectrales y los sensores de teledetección han reducido drásticamente su costo y se han vuelto más accesibles para los productores.
“Lo que antes era un lujo ahora es una necesidad para la agricultura moderna,” afirmó Landivar.
El uso de drones, imágenes satelitales y estaciones meteorológicas permite recopilar datos de alta resolución sobre la salud de los cultivos y las condiciones del suelo. Posteriormente, la IA procesa esta información y la convierte en mapas detallados que muestran la variabilidad del rendimiento y las necesidades de cada lote.
La agricultura del futuro
Landivar y su equipo creen que el uso de gemelos digitales representa una oportunidad para transformar la agricultura a nivel global. Al proporcionar a los agricultores datos en tiempo real y análisis predictivo, esta tecnología no solo recrea escenarios agrícolas, sino que también ayuda a optimizar la producción y a adaptarse al cambio climático.
“Estamos allanando el camino hacia un sistema alimentario resiliente que beneficia tanto a las personas como al planeta,” concluyó Landivar.
Con el crecimiento de la población mundial y la presión sobre los recursos naturales, la combinación de IA y tecnología agrícola será clave para garantizar la seguridad alimentaria y la sostenibilidad en las próximas décadas.
Fuente: Adaptado de FreshFruitPortal y Computers and Electronics in Agriculture.
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