AgTech: Inteligencia Artificial que transforma la agricultura

¿En qué se parecen AgTech y Fintech? Ambos términos son semejantes porque surgen y se desarrollan desde un mismo patrón en común: la tecnología.

La aplicación de la inteligencia artificial en la agricultura es una realidad y todas sus aplicaciones han sido proyectadas para mejorar el proceso productivo a través de: el incremento de la productividad de cultivo, la disminución del impacto ambiental, entre otras.

Con el acelerado paso del tiempo, la tecnología se ha vuelto una aliada indispensable para cualquier industria, y la agricultura, una de las más antiguas del mundo, no es la excepción. Sin embargo, en paralelo también la población mundial ha ido en aumento y por esto ha incrementado la necesidad de productos agrícolas. De hecho, se espera que para el año 2050 la producción agrícola deberá duplicarse para satisfacer la demanda.

La inteligencia artificial en la agricultura consiste en la aplicación de una gama de nuevas tecnologías disponibles para optimizar las labores del cultivo. Esta transformación digital representa múltiples adelantos que potencian las capacidades humanas, ayuda a tomar decisiones oportunamente y brindan apoyo para prevenir o resolver los desafíos de la industria.

¿Qué tecnologías asociadas a la inteligencia artificial se pueden aplicar a la agricultura?

Muchos los retos que se apuntan a resolver de la mano de la IA: una población cada vez mayor, un clima cada vez más incierto, la escasez de alimentos y la protección a la biodiversidad, entre otros. 

En este sentido es que se han abierto tres principales campos de acción: 

• La capacidad de predicción.

• La monitorización y evaluación de suelos y de cultivos a través del IoT.

• La robótica orientada a la agricultura.

Estos campos brotan gracias a relevantes aplicaciones y adelantos tecnológicos de inteligencia artificial en beneficio de la agricultura, entre los cuales destacan:

• Machine Learning: tiene como finalidad desarrollar la capacidad de las computadoras para aprender y superarse continuamente, asistiendo a los productores en cuanto a variables climáticas.

• Big Data: facilita a los profesionales del agro acceder a información disponible en la nube y, de acuerdo a sus necesidades, gestionan gran cantidad de datos e imágenes para: planificar, diseñar modelos y tomar decisiones.

• Deep Learning: permite el aprendizaje, como el machine learning, a partir del reconocimiento de imágenes. En la agricultura se aplica para procesar esta información disponible.

• Robots: propician la realización de diversas actividades, como: monitoreo con drones y robots terrestres, control con equipos para aplicaciones georreferenciadas de fitosanitarios y apoyo con la cosecha mediante equipos para la recolección de frutos en perfectas condiciones.

Todo indica que la implementación de estos adelantos se incrementará exponencialmente y la inteligencia artificial, el Big Data y el Machine Learning son tecnologías que siembran ganancias, ya que las ventajas productivas del futuro son ventajas innovadoras.

En SONDA estamos constantemente innovando e implementando soluciones y servicios específicos para cada escenario de negocios, aplicando tecnologías específicas para cada necesidad, siguiendo muy de cerca lo que ocurre en diferentes industrias.

¿Sabías que…?

La digitalización de los procesos en la industria agrícola va en directa concordancia con muchos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas.

 Esto porque no sólo apuntan a resolver problemas específicos, sino que las aplicaciones basadas en las tecnologías agro cubren todo el ciclo: incluyen la gestión de datos, la cartografía de los cultivos, así como la pulverización, la cosecha y la planificación, entre otras. 

Es decir, no deja nada al azar y de esta manera protege el planeta y asegura la prosperidad para todos como parte de una nueva agenda de desarrollo sostenible.