Mientras la población del mundo siga aumentando, también lo hará el consumo de alimentos. Actualmente, más de 820 millones de personas en todo el mundo padecen hambre. Por lo tanto, las tasas de producción de alimentos deben aumentar hasta en un 70%.
Para mantenerse al día con la tasa de crecimiento de la población, el sector agrícola requerirá algunos mecanismos creativos de resolución de problemas. Y ahí es donde entran la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML).
Las tecnologías de aprendizaje automático y agricultura de IA atraviesan todo el ciclo de cultivo y cosecha. Los agricultores pueden acceder a datos más precisos y herramientas analíticas para enfrentar los desafíos ambientales y mejorar la producción de cultivos, desde el momento preciso de la siembra y las buenas plántulas hasta la preparación del suelo, los invernaderos, la medición del suministro de agua y la cosecha. Hay varias cosas que los agricultores pueden hacer con las herramientas de ML para simplificar la agricultura. Con tanta promesa disponible a través de las tecnologías de IA, consideremos algunas de sus aplicaciones.
1. Precisión y predicción de rendimiento
Cuando se trata de máquinas agrícolas y de IA, la agricultura de precisión es la más utilizada. Con el uso de IA, los agricultores pueden obtener los datos precisos que les indican todo lo que los cultivos requieren para una salud y productividad óptimas. Los agricultores también obtienen información sobre las secciones más fuertes y más débiles de sus campos agrícolas. A su vez, permite una mejora en la predicción del rendimiento.
Más allá del uso de predicciones simples basadas en datos históricos, existen computadoras de definición de cultivos con IA que brindan datos sobre la marcha. También ofrecen un análisis completo y multifacético de los cultivos, el clima y los niveles de oferta y demanda. Estos análisis permiten a los agricultores aprovechar al máximo sus rendimientos para poblaciones más grandes. Datos adicionales capturados Las tecnologías visuales de la bahía, como sensores, drones y cámaras, permiten pronósticos precisos y reducen el desperdicio de alimentos.
2. Gestión del riego
El agua es un aspecto esencial de la vegetación de los cultivos. Y solo se necesita la cantidad adecuada de agua para un rendimiento y rendimiento óptimos del cultivo. Un poco demasiado o menos puede resultar en bajos rendimientos y costos elevados. Con la ayuda de AI y ML, es posible determinar la cantidad ideal de agua que requiere un cultivo. Estas herramientas pueden identificar dichos cambios independientemente de las alteraciones debidas al clima, la estación o las características del suelo y proporcionar la información adecuada para la gestión del riego agrícola.
3. Detección y prevención de enfermedades y malezas
Ya sea que se trate de una granja abierta o un invernadero, los agricultores a menudo usan productos químicos para el control de enfermedades y malezas. La cantidad requerida puede ser costosa, hacer que los productos agrícolas no sean seguros para el consumo humano y perjudiciales para el medio ambiente. Pero con la IA y el aprendizaje automático, es posible una detección más fácil y una eliminación inofensiva de las enfermedades de las plantas y las malas hierbas. Más aún, se hace de una manera orgánica y respetuosa con el medio ambiente.
Por ejemplo, las máquinas agrícolas robóticas impulsadas por IA pueden desyerbar mecánicamente la granja. Por lo tanto, elimina la necesidad de herbicidas. Estos robots están programados usando ML para detectar y eliminar plantas que muestran signos de enfermedad. Además, a veces todavía se necesitan agroquímicos. En tales situaciones, la robótica ML que usa drones y la gestión de agricultura de precisión se enfoca en el tiempo, el lugar y las plantas afectadas.
4. Cultivo de especies de plantas específicas
El mejoramiento de múltiples especies de cultivos puede ser un proceso tedioso. Los agricultores buscan las diferentes especies de plantas que prosperan en un ambiente abierto o cerrado. Por ejemplo, especies con mayor resistencia a enfermedades, menos requisitos de recursos, más nutrición, apariencia más grande, más roja y más verde.
Y del mismo modo, las especies que satisfacen la demanda del consumidor de una preferencia alimentaria específica. De forma manual, la búsqueda de las mejores especies puede llevar mucho tiempo y proceso. Las máquinas de cultivo ML, con sus amplios algoritmos de aprendizaje, ayudarán a optimizar y simplificar el proceso de reproducción.
Lo hace mediante el análisis de los datos disponibles sobre el rendimiento de los cultivos en diversos climas y entornos. También se consideran los comportamientos de compra de los consumidores que son relativos a todas las especies de cultivos. Los resultados del análisis pueden proporcionar un modelo de probabilidad. Dicho modelo puede predecir con precisión los atributos genéticos que producirán productos rentables y preferibles para los agricultores y consumidores.
5. Análisis y optimización de la gestión del suelo
Otro aspecto esencial del cultivo de cultivos es el manejo del suelo. La temperatura del suelo, la densidad, el microbioma, el contenido de agua, etc., son componentes críticos que deben monitorearse antes y durante la siembra. Estos componentes pueden ser complicados y vagos.
Cuando se aplican, los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a analizar los niveles de evaporación del agua, la temperatura del suelo y la humedad. Asimismo, puede ayudar a los agricultores a comprender otras composiciones dinámicas que afectan la producción de cultivos.
6. Mejora las decisiones de cosecha
El uso de mano de obra en las granjas puede ser complicado. Hay casos en los que los recolectores pueden cosechar productos que aún no están maduros, y tal cosecha puede conducir al desperdicio. Entonces, en lugar de utilizar trabajadores manuales propensos a errores para la cosecha, el uso de robots alimentados por IA reduce las tasas de error.
Para la cosecha, las máquinas de cultivo de IA pueden ejecutar movimientos sofisticados y directos recogiendo solo las frutas y verduras maduras. De esta manera, los agricultores registran menos desperdicio y maximizan el rendimiento al evitar la cosecha demasiado temprana. Además, se elimina la probabilidad de dejar inadvertidamente frutas o verduras que están maduras.
7. Robótica agrícola y mano de obra digital
El nivel de agricultura física está disminuyendo y menos personas solicitan trabajos como peones agrícolas. Esto se debe a menudo al trabajo físico y extenuante. La IA y el aprendizaje automático han intervenido para resolver los desafíos críticos de la mano de obra agrícola. Con estas tecnologías robóticas y basadas en computadoras, la agricultura aumenta y amortigua la baja participación de los trabajadores agrícolas tradicionales.
La belleza de la fuerza laboral de robótica agrícola es la velocidad, la precisión, la reducción de costos y el riesgo. Los agricultores reciben análisis que pueden presentar soluciones permanentes para una fuerza laboral que fluctúa y es impredecible. A menudo es más fácil comparar los dos y ver el resultado del uso de máquinas agrícolas. Sin embargo, la combinación de mano de obra digital y manual es más recomendable para la agricultura inteligente.
De manera similar, más agricultores están aprovechando los chatbots para obtener consejos y recomendaciones sobre problemas específicos de la granja. Estos chatbots están presentes con éxito en otras industrias como la salud, el envío, la banca, el comercio minorista en línea, etc. Por lo tanto, su utilidad en la agricultura no es una sorpresa. La agricultura de IA y las tecnologías cognitivas de ML tienen como objetivo empoderar a las granjas en todas partes para que funcionen de manera más eficiente. Y producir el producto fundamental que satisfaga los gustos de la demanda y los estilos de vida dietéticos.
8. Optimización de los entornos agrícolas de interior
Con el creciente nivel de defensa para preservar nuestro planeta, más granjas se están cambiando a invernaderos. Usando IA y aprendizaje automático, los agricultores pueden regular varios aspectos de su entorno agrícola interior. Por ejemplo, se pueden medir y controlar cosas como el clima, los niveles de humedad, la temperatura, la humedad y la luz solar. Permite que los cultivos plantados en el invernadero alcancen la etapa de cosecha mucho más rápido y retengan tantos nutrientes como sea posible. El control y la humedad del suelo ayudan a regular el suministro de agua, para que las plantas obtengan la cantidad correcta de agua.
Estos invernaderos también se benefician de un entorno activo mediante el monitoreo continuo a través de sensores y cámaras. Los datos de estas herramientas se envían a una fuente central, por lo que los algoritmos de IA como los controladores de lógica difusa (FLC) o las redes neuronales artificiales (ANN) pueden elaborar un análisis preciso. Los resultados ayudarán al agricultor a comprender si las condiciones ambientales son óptimas o no. Y también lo que funciona para cada especie, por lo que se eliminan las conjeturas. Le permitirá al agricultor saber cómo y cuándo dispensar estas soluciones con precisión.
Conclusión
Con la información y la tecnología adecuadas, las granjas pueden aumentar la producción de la oferta para satisfacer la demanda. La calidad y la cantidad de la cosecha también se pueden mejorar utilizando medidas predictivas de IA para plántulas, manejo del suelo, riego con agua, control de malezas y enfermedades. Las necesidades de cada granja son únicas y, como tales, la aplicación de máquinas agrícolas de IA requerirá niveles de personalización considerables.
Estas oportunidades disponibles en la agricultura de IA y las tecnologías de aprendizaje automático no son exhaustivas. A medida que avanza la tecnología, surgen nuevas soluciones para ayudar a simplificar la agricultura y aumentar la productividad y la satisfacción del consumidor.
Sobre el Autor: Jamie Fry: autor decidido y prometedor. Actualmente trabaja en empresas de revisión de servicios de redacción, como Elige al escritor y Juez de escritura y mejora sus habilidades de blogueo. Con confianza va a su meta. Tiene talento para escribir contenido original. La principal convicción en su vida: Ser el mejor en el campo en el que se está desarrollando. Siempre en busca de ideas frescas.