Las 8 principales áreas de la agricultura donde la aplicación de inteligencia artificial (IA) ayuda a optimizar el uso de los recursos productivos

La agricultura enfrenta una serie de desafíos interrelacionados, que incluyen entre otros, hacer frente a los efectos del cambio climático, aumentar la producción usando menos recursos productivos ante la disminución en la disponibilidad de los mismos (especialmente de agua), pérdida de potencial productivo por la degradación del suelo, llevar a cabo prácticas agrícolas que aumenten la biodiversidad, garantizar la seguridad alimentaria, usar de forma sostenible productos fitosanitarios y fertilizantes, asegurar el relevo generacional, aumentar la mecanización ante el descenso en la disponibilidad de mano de obra, gestión ante un escenario de volatilidad en los precios de los productos agrícolas y asegurar la creciente demanda de alimentos (y además hacerlo de una forma sostenible). Además, uno de los retos más críticos es lograr la rentabilidad en un contexto de costes crecientes y una competencia globalizada, lo que requiere una gestión eficiente y sostenible de los recursos agrícolas. Hacer frente a estos retos requiere el desarrollo de proyectos y soluciones con una visión holística, donde la inteligencia artificial (IA) se presenta como una aliada.

La aplicación de inteligencia artificial (IA) en el sector agrícola es ya una realidad, posibilitando la transformación de la agricultura al permitir una toma de decisiones más precisa y eficiente en diferentes áreas, siendo las 8 principales áreas donde se aplica las siguientes:

1. Agricultura de precisión: Utilización de sensores, drones y sistemas de imágenes satelitales para recopilación de datos sobre condiciones del suelo, clima y estado de los cultivos, de forma que los algoritmos analizan estos datos para optimizar la siembra, el riego y la aplicación de productos fitosanitarios y fertilizantes, mejorando la eficiencia y reduciendo los costes a la vez que se aumenta la producción. Además, en la agricultura de precisión el asesoramiento personalizado a los productores agrícolas está basado en datos recopilados en tiempo real.

2. Detección de plagas y enfermedades: Utilización de imágenes de cámaras instaladas en las explotaciones agrícolas para monitorear visualmente el estado de los cultivos. Los algoritmos de visión por computadora identifican signos de enfermedades o plagas, permitiendo una respuesta rápida y precisa para minimizar daños.

3. Sistemas de Riego Inteligente:  Mediante el análisis de datos históricos y en tiempo real, la IA puede predecir la demanda de agua para riego, permitiendo una planificación más precisa del suministro hídrico. Además, los sistemas de riego inteligente, controlados por algoritmos de IA, pueden ajustar de forma precisa la cantidad de agua suministrada en función de diversas variables, como la previsión climática, la humedad del suelo, el estado del cultivo, el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y la estrategia de riego, actuando de forma automática sobre los elementos de actuación del sistema.

4. Detección de malas hierbas: A partir del empleo de visión por computadora, cámaras y algoritmos de aprendizaje profundo es posible identificar cada planta de malas hierbas individualmente y realizar una aplicación de herbicida selectiva, permitiendo una aplicación precisa de herbicidas y reduciendo el uso de productos químicos.

5. Predicción de rendimiento de cultivos: Utilización de datos de imágenes satelitales y drones para monitorizar fincas y predecir el rendimiento de los cultivos. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones que indican condiciones específicas, como deficiencias nutricionales o enfermedades, permitiendo ajustes proactivos.

6. Robótica agrícola: Robots equipados con visión por computadora para realizar tareas agrícolas específicas, como la cosecha de frutas. Los algoritmos permiten a los robots identificar y seleccionar frutas maduras, mejorando la eficiencia y reduciendo la dependencia de la mano de obra.

7. Gestión de la cadena de suministro: Utilización de tecnologías como la cadena de bloques y la inteligencia artificial para rastrear el movimiento de los alimentos desde el campo hasta el consumidor. Esto ayuda a mejorar la transparencia y la eficiencia en la cadena de suministro, permitiendo una gestión más eficaz de la calidad y la seguridad alimentaria.

8. Diseño óptimo de los proyectos: Aunque el uso de IA en este área no es común y está aún en desarrollo, la IA nos permite el análisis de un gran volumen de datos relacionados con las variables de clima, agua, suelo y orografía, las cuales intervienen en la elección del cultivo, y a partir de este análisis realizar la elección del más idóneo (junto al sistema de cultivo ideal) en función de las características particulares en cada caso, así como realizar modelos predictivos de cómo se comportarán en cuanto a producciones, por solo poner un ejemplo.

Estas aplicaciones se están llevando a cabo con resultados exitosos haciendo que las prácticas agrícolas sean más precisas, mejorando la eficiencia, la productividad y la sostenibilidad en las fincas de cultivo, además de aumentar la rentabilidad económica de la actividad.

Por último y expuestas las aplicaciones más importantes de IA que existen actualmente en agricultura y sus beneficios, hay que destacar que para conseguir estos beneficios se debe partir de sistemas productivos (riego, plantación y medidas de sostenibilidad y biodiversidad) diseñados de manera óptima y que podrán maximizar la eficiencia de los recursos productivos (agua, energía, fertilizantes y fitosanitarios) desde un punto de vista integral si se gestionan con el apoyo de técnicas de IA.