lunes 14 noviembre 2022

La revolución agrícola de la inteligencia artificial: Un entorno centrado en el crecimiento

La agricultura y la ganadería son dos de las industrias más antiguas y significativas del mundo.
Como resultado del desarrollo de varias tecnologías agrícolas, la agricultura y los cultivos han avanzado significativamente a lo largo del tiempo.
Esta tendencia continuará a medida que la tecnología robótica y la inteligencia artificial (IA) permitan a las explotaciones agrícolas ser más lucrativas, eficientes, seguras y respetuosas con el medio ambiente, con empresas tecnológicas liderando la revolución agrícola de la IA.

A medida que la población mundial sigue aumentando y la cantidad de tierra cultivable se reduce, es imperativo que los agricultores se vuelvan más innovadores y eficientes, utilizando menos tierra para producir más cultivos mejorando la productividad y el rendimiento por acre.

Según el informe de la Cumbre Mundial titulado «Agricultura 4.0 – El futuro de la tecnología agrícola», necesitaremos producir un 70% más de alimentos para 2050 para satisfacer una demanda cada vez mayor. Dado que las tierras de cultivo son limitadas, una parte importante de este aumento de la oferta tendrá que provenir del incremento de la eficiencia de los lugares de cultivo existentes.

La agricultura ya se está quedando atrás, ya que más de 800 millones de personas en todo el mundo padecen hambre y se prevé que la población mundial alcance casi los 10.000 millones en 2050.
En 2030, el 8% de la población mundial seguirá estando desnutrida si se mantienen las tendencias actuales.
Los problemas adicionales del agua, los daños medioambientales y la disminución de la tierra cultivable, junto con el calentamiento global y la expansión de la población, están obligando a la humanidad a adaptarse e innovar para poder vivir.
Al igual que en el periodo anterior a la primera revolución agrícola, nuestro estilo de vida y nuestros patrones de consumo impiden que el statu quo continúe tal cual.

Afortunadamente, la Agricultura 4.0 está evolucionando rápidamente para hacer frente a estos problemas crecientes en el sector agrícola.
Al igual que la Industria 4.0, se refiere a las próximas grandes tendencias del sector, como el mayor énfasis en las herramientas de agricultura de precisión, la tecnología agrícola («AgTech»), el internet de las cosas (IoT) y el uso de big data para impulsar una mayor eficiencia empresarial y tomar mejores decisiones ante retos como el aumento de la población y el cambio climático.

A medida que estos sistemas se vinculan más con el engranaje existente, la prevalencia de la tecnología de IA en el mundo agrícola ya va en aumento.
En su trayectoria actual, se prevé que la supervisión agrícola basada en la IoT alcance los 4.500 millones de dólares en 2025, lo que la convierte en la categoría tecnológica de más rápido crecimiento en la agricultura.
Para 2025, se espera que la inversión mundial en tecnología y sistemas agrícolas inteligentes y conectados, incluida la aplicación de la IA y el aprendizaje automático en la agricultura, se triplique y alcance los 15.300 millones de dólares anuales.

La agricultura 4.0 ya no se basará principalmente en la aplicación consistente de agua y otros insumos agrícolas en áreas enteras.
Utilizando la IA como parte de la Agricultura 4.0, los agricultores emplearán en su lugar las cantidades mínimas necesarias para la producción y se centrarán en regiones concretas para crear mayores rendimientos de una manera más eficiente y rentable.
Las actividades agrícolas y ganaderas del futuro utilizarán sensores, aparatos, máquinas y tecnología de la información, como resultado de estos desarrollos tecnológicos inteligentes.
Los datos recogidos por los agricultores mediante estas tecnologías pueden ser aprovechados por la gestión de los ensayos de campo para cooperar y compartir entre las partes interesadas con el fin de organizar, coordinar y evaluar los ensayos de campo, acelerando así el desarrollo de nuevas innovaciones agrícolas.

Las empresas del sector agrotécnico ya han empezado a utilizar estas nuevas tecnologías con evidentes beneficios.
Hacen que los resultados de los big data sean accesibles de forma generalizada, armonizando y estandarizando todos los datos agronómicos y transformándolos en conocimientos procesables.
Al ayudar a los expertos agrícolas a escala mundial, están abordando los obstáculos a la producción sostenible de alimentos y a la calidad, incluida la optimización de la nutrición de los cultivos.

Mejorar la previsión de la producción de los cultivos es quizá uno de los talentos más cruciales de la IA. Parece que las aplicaciones agrícolas de la IA son casi ilimitadas.
Utilizando sensores en tiempo real y vehículos aéreos no tripulados para ofrecer datos y análisis visuales basados en las características del suelo, meteorológicas, medioambientales y agrícolas.
Esto, en última instancia, ayuda a los agricultores a maximizar el rendimiento agrícola y a evitar el despilfarro.

La optimización de la aplicación de la nutrición de los cultivos es otro uso eficaz de la tecnología de IA para reducir el despilfarro.
A medida que aumentan los precios de los productos, crece el deseo de encontrar soluciones que reduzcan los costes y aumenten el rendimiento.
Además de otras aplicaciones, estas nuevas tecnologías de IA ayudan a los agricultores y agrónomos a determinar la combinación óptima de plaguicidas y fertilizantes que deben aplicarse en una región concreta, restringiendo la aplicación sólo a las secciones del campo que requieren tratamiento.
Además, el uso de la IA facilita y aumenta la productividad de otros focos de atención del sector, como el mapeo del rendimiento para descubrir tendencias, la localización de fugas de riego, la resolución de la escasez de mano de obra y el control de la salud de los animales.

Para que la industria se adapte y prospere a la par de las tendencias crecientes, inevitablemente habrá un aumento en la adopción de múltiples herramientas de precisión y tecnologías avanzadas en todo el sector agrícola, incluyendo la inteligencia artificial, los robots, los drones, el Internet de las Cosas (IoT), los sensores de temperatura, las imágenes aéreas del sitio, los sensores de tierra/suelo y el GPS.
Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología, el establecimiento de un éxito significativo y a largo plazo va más allá de los propios aparatos y depende totalmente de su aplicación.
Además de garantizar la gestión precisa de estos dispositivos, que tienen diferentes salidas, formatos y tipos de datos, la consecución de estas eficiencias cruciales y el impulso de la productividad agrícola dependen de la utilización eficaz de las distintas herramientas para extraer y entregar información útil en tiempo real al agricultor, así como de la utilización eficaz de las distintas herramientas para extraer y entregar información útil e histórica al agricultor.
Esto exige la integración de herramientas y software sofisticados con grandes volúmenes de Big Data y datos de investigación.

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