La IA permite a los agricultores monitorizar sus cultivos, identificar las malas hierbas y hacer más eficientes sus sistemas de producción.
Cumplir con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), ser más eficientes, seguir produciendo lo mismo, pero siendo más sostenibles y respetuosos con el medio ambiente… Estos son algunos de los objetivos que tienen por delante los agricultores de medio mundo. Los avances tecnológicos suponen un plus para ellos. ¿Les está sirviendo la Inteligencia Artificial, por ejemplo, para lograr una agricultura más sostenible?
Según estimaciones de la ONU, en 30 años, la población mundial alcanzará los 9,7 mil millones de personas. Esto significa que será necesario proporcionar un 50% más de alimentos para el 2050. Al igual que hace siglos, el sector agrario se enfrentará una nueva transformación en las próximas décadas.
Una forma de ‘revolucionar’ la agricultura
Con este objetivo en mente, los gobiernos y el sector privado están buscando formas de revolucionar la agricultura. Una forma es a través de la inteligencia artificial. A día de hoy, la tecnología de IA ya ha marcado una diferencia en áreas como la agricultura de precisión, la cría de animales inteligente y la robótica.
En ese sentido, la forma de uso más habitual de la Inteligencia Artificial en la agricultura pasa por que los agricultores puedan monitorizar las condiciones de los cultivos a través del aprendizaje automático.
A su vez, la IA está permitiendo la implementación de tractores autónomos. Se trata de medios equipados con radionavegación y giroscopio láser. El tractor sigue la ruta previamente trazada por el conductor. La IA aprende a llevar a cabo instrucciones con una mínima intervención humana o sin ninguna intervención.
El riego inteligente también se está optimizando mediante la IA. Las tecnologías modernas de riego impulsadas por el machine learning pueden distinguir los cultivos de las malas hierbas y rociar estas últimas con la cantidad adecuada de herbicidas.
Analítica predictiva
Una de las áreas más prometedoras para la industria agrícola es el análisis predictivo. Los agricultores modernos tienen acceso a fuentes de información previamente inaccesibles: imágenes de satélites y vehículos aéreos no tripulados, lecturas de sensores de humedad, estaciones meteorológicas terrestres, etc. Al mismo tiempo existen nuevos sistemas de monitoreo y control que pueden ofrecer análisis y análisis individualizados y más precisos.
El análisis predictivo también funciona en el dominio de las finanzas agrícolas. Las nuevas empresas de tecnología financiera están utilizando inteligencia artificial para evaluar la solvencia de los prestatarios agrícolas cuando solicitan un préstamo. Al combinar el análisis predictivo con la agricultura de precisión, estos tipos de soluciones convierten los datos de campo tomados de los satélites en información valiosa para los prestamistas.
Con algoritmos de aprendizaje automático implementados, estas herramientas proporcionan un mecanismo de calificación crediticia preciso para los oficiales de riesgo. Este enfoque de puntuación permite a los bancos obtener un retrato financiero detallado de un agricultor y, por lo tanto, minimizar el riesgo de incumplimiento al considerar un préstamo.
