La agricultura ha sido testigo de una evolución constante, especialmente en lo que respeta a la incorporación de tecnologías innovadoras que buscan mejorar y optimizar los procesos agrícolas. En la actualidad, la combinación de factores como el Internet de las Cosas (IoT) ), la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) ha generado un impacto significativo en este sector, promoviendo un cambio sustancial en la forma en que se cultivan los alimentos y se cría el ganado.
El año 2024 se proyecta como un período clave para presenciar el auge y la consolidación de la IA en la agricultura. Esta tendencia no solo implica un mayor desarrollo tecnológico, sino también la implementación estratégica de la IA en diversas áreas de la agricultura, marcando así un hito en la evolución de este campo.
A continuación, exploraremos detalladamente cinco áreas clave donde la IA está desempeñando un papel fundamental en el impulso de mejoras significativas en la agricultura durante este próximo año. Desde la priorización en la recopilación de datos estandarizados hasta el impacto en la sostenibilidad y la adopción de la robótica basada en IA y ML, cada uno de estos aspectos ilustra cómo la IA está transformando progresivamente el panorama agrícola hacia un futuro más eficiente, sostenible y tecnológicamente avanzado.
Priorización de la recopilación de datos estandarizados para potenciar la tecnología de IA.
Para respaldar modelos de lenguaje como ChatGPT u otras tecnologías basadas en la inteligencia artificial, se requiere un amplio conjunto de datos estandarizados. Con el incremento constante de variables necesarias como entrada para las aplicaciones de IA, debido a la mayor adopción de dispositivos IoT, la estandarización de datos recolectados de estos dispositivos y otras fuentes se vuelve esencial.
La mayoría de los proveedores de software SIG, como ESRI, por ejemplo, ya ofrecen a sus clientes la opción de utilizar IA en sus aplicaciones, pero aún se precisan datos para alimentar los modelos. Los datos estructurados y estandarizados son fundamentales en aplicaciones de IA para realizar predicciones y tomar decisiones. Asimismo, se emplea en el entrenamiento de modelos de IA para mejorar su rendimiento y precisión. El continuo perfeccionamiento del rendimiento y la precisión resulta crucial para incrementar la adopción de la IA en la agricultura. Es por ello que la recolección de datos estandarizados se erigirá como una prioridad en el 2024 y más allá.
Utilización de IA para mejorar el proceso de recolección de datos.
Si bien la recopilación de datos estandarizados es esencial, una parte significativa de la información agrícola aún se registra manualmente (por ejemplo, mediante anotaciones) y no se encuentra digitalizada, estructurada ni estandarizada. La IA puede ser de gran ayuda para transformar datos no digitales y no estructurados en datos digitales estructurados, facilitando así su utilización en lugar de simplemente almacenarlos en archivos.
Con tecnologías como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y modelos de IA disponibles, es posible realizar esta transición. Las empresas de tecnología agrícola están comprendiendo que convencer a los agricultores para que adopten una aplicación específica para ingresar datos no es sencillo. Por ello, se observa una preferencia por tecnologías que permitan generar datos estandarizados sin necesidad de modificar las prácticas de los agricultores, tendencia que será más notable en el 2024.
La IA acelerará la búsqueda de la agricultura por la sostenibilidad.
La agricultura sostenible se centra en preservar el medio ambiente, optimizar y expandir los recursos naturales, y maximizar el uso de recursos no renovables. En términos prácticos, esto implica precisión: ser precisos en el uso de insumos y métodos agrícolas, priorizando la obtención del mayor rendimiento posible con los insumos utilizados.
Más que simplemente el mayor rendimiento por unidad de superficie, se trata de lograr el máximo rendimiento por litro de agua, gramo de nitrógeno o cualquier otro insumo limitante. Para alcanzar este nivel de precisión y, por fin, sostenibilidad, se requiere el procesamiento de grandes cantidades de datos para convertirlos en información práctica. Aquí es donde entra en juego la IA, desechando suposiciones y enfoques tradicionales para proporcionar información basada en datos, una tendencia que se consolidará aún más en el 2024.
La IA seguirá mejorando el rendimiento de los equipos agrícolas.
Desde técnicas de fumigación hasta labores de desmalezado y diversas aplicaciones en los cultivos, la IA está transformando la manera en que se desarrolla la agricultura a nivel global. Tecnologías como el sistema See & Spray de John Deere, impulsado por IA, identifican la diferencia entre plantas cultivadas y malezas para tratar individualmente cada planta, reduciendo así el uso de pesticidas.
Por otro lado, el Smart Cultivator de Stout opera como un desyerbador en línea impulsado por IA, utilizando mecanismos para eliminar malezas sin la necesidad de químicos ni equipos voluminosos. Cada año se introducen nuevos equipos impulsados por IA, y el 2024 no será la excepción. Este sector de la industria agrícola está experimentando una rápida revolución.
Continuará la adopción de la robótica basada en IA y ML.
Los robots ya son una presencia común en muchas explotaciones agrícolas, y esta tendencia se mantendrá en el 2024. El avance en los modelos de IA y ML abre las puertas a una mayor automatización en las fincas y la adopción de sistemas robóticos, lo que ayudará a los agricultores a lidiar con la escasez de mano de obra y mantener bajos los costos operativos.
Desde tractores autónomos hasta flotas de drones completamente automatizados que vigilan los campos, numerosos cultivos ya están siendo gestionados con la participación de robots impulsados por IA y ML en ciertas etapas del proceso. Esta práctica se popularizará aún más en breve.
Fuente: WithLeaf.io / Editado con IA
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