Inteligencia artificial en la agricultura

La inteligencia artificial, dentro de la disciplina de las ciencias de la computación, puede definirse como el conjunto de programas informáticos capaces de realizar operaciones de un modo similar al cerebro humano. Es decir, mediante el aprendizaje de conceptos y el razonamiento lógico.

A pesar de que esta tecnología se hizo masivamente popular con el lanzamiento de ChatGPT 3.5, la inteligencia artificial generativa de texto de OpenAI, lo cierto es que ha experimentado un notable desarrollo a lo largo del último lustro. Tanto que, según muchos expertos, acabará suponiendo una nueva revolución industrial.

Una de las grandes ventajas que ofrece es su capacidad para adaptarse a todo tipo de industrias. Pero ¿cómo influye la inteligencia artificial en la agricultura? ¿Qué beneficios brinda y cómo se utiliza en el sector primario? A todas estas preguntas y a muchas otras les vamos a dar respuesta a continuación.

Influencia de la inteligencia artificial en la agricultura

La inteligencia artificial está transformando por completo el sector agrícola. Principalmente, porque está siendo capaz de incrementar el rendimiento de los cultivos desde la optimización de los recursos disponibles, es decir, desde una perspectiva sostenible y respetuosa con el medioambiente.

Dicha optimización brinda la posibilidad, por ejemplo, de cultivar en terrenos con evidentes problemas de suelo que serían inservibles utilizando técnicas convencionales. También está reduciendo notablemente el riesgo de cometer errores humanos.

Al fin y al cabo, los sistemas de inteligencia artificial operan a partir de información objetiva y fiable recopilada por dispositivos electrónicos. No es de extrañar que cada vez sean más los agricultores que están dando el salto al uso de esta nueva tecnología, si bien es cierto que aún queda mucho trabajo por delante para implementarla por completo.

Beneficios de la inteligencia artificial en la agricultura

Los sistemas de inteligencia artificial en la agricultura son capaces de manejar grandes volúmenes de datos relacionados con el cultivo en cuestión. Pero no solo eso. También pueden analizarlos en tiempo real y, si se programan con tal fin, tomar decisiones inmediatas ante los posibles problemas o contratiempos que puedan surgir.

Por ejemplo, esta tecnología puede monitorizar de forma permanente los niveles de humedad del suelo o de concentración de dióxido de carbono. A partir de ellos, decidirá cuándo debe activar y desactivar el sistema de riego o abrir las ventanas de un invernadero sin que haya una persona atenta para tomar la decisión.

Esto puede suponer un importantísimo ahorro de recursos. Algo especialmente importante en un momento en el que el agua es, más que nunca, un bien muy preciado debido a la situación de sequía que atraviesan algunas zonas de España.

Esta monitorización es extremadamente precisa, ya que se basa en la información recogida por multitud de dispositivos automatizados. Es el caso de drones o sensores de todo tipo, los cuales permiten conocer la salud del cultivo y usan una enorme cantidad de parámetros relevantes para la toma de decisiones.

Sin embargo, las ventajas de la inteligencia artificial en la agricultura van mucho más allá. Por ejemplo, los algoritmos son capaces de predecir y tomar medidas para prevenir la aparición de plagas y otras enfermedades en la plantación. También tiene potencial de cara a mejorar la cadena de suministro agrícola y planificar la producción y la distribución.

Agricultura de precisión e IA

La agricultura de precisión es la disciplina que, a partir de los datos recopilados, trata de tomar las mejores decisiones posibles en los momentos correctos y en los lugares idóneos. Es decir, exactamente cuándo y dónde se necesitan.

Si lo pensamos, no tiene sentido ir al hospital por un dolor de tripa y que nos receten un analgésico general. Pues con la agricultura de precisión sucede lo mismo: tratar de subsanar un problema sin saber el momento y el lugar precisos en el que se ha producido o se puede generar solo conlleva el desperdicio de recursos.

Sin duda, este es el aspecto en el que más influencia tiene la inteligencia artificial dentro del sector de la agricultura. Eso sí, desde diferentes perspectivas.

Control de plagas mediante IA

El control de plagas en cultivos mediante inteligencia artificial se realiza, generalmente, mediante la colocación de trampas electrónicas. A pesar de su nombre, su objetivo no es acabar con todos los insectos y mantener a salvo la plantación, sino identificar su presencia y tipología.

En un principio, estos sistemas solo detectaban la presencia de los insectos cuando atravesaban una luz infrarroja. Sin embargo, hoy en día son capaces de determinar la especie de la que se trata mediante el reconocimiento de su aleteo u otros elementos característicos.

Una vez reconocida la especie que está ocasionando la plaga o que tiene potencial para generarla, el algoritmo es capaz de recomendar o aplicar los tratamientos adecuados para combatirla o prevenirla. Es más, gracias al machine learning, podrá tomar esas mismas decisiones o, incluso, otras mejores en el futuro.

Monitorización

Como se señalaba anteriormente, la inteligencia artificial se apoya en una serie de dispositivos para recopilar los datos. Fundamentalmente, en sensores capaces de determinar el grado de humedad del suelo, los niveles de nutrientes presentes en el suelo o la calidad del aire del interior de un invernadero, entre otros muchos.

El programa informático recopila y analiza esa información de forma constante y en tiempo real. Es más, brinda al agricultor la posibilidad de acceder a ella cuando lo necesite, ya que generalmente la gestiona en plataformas de almacenamiento en la nube a las que puede entrar desde cualquier lugar con solo disponer de conexión a Internet. Incluso puede configurar el sistema para que le envíe notificaciones ante determinadas circunstancias.

Mecanización de tareas

Este es uno de los aspectos más atractivos para los agricultores, ya que la inteligencia artificial les ahorra muchas horas de trabajo y recursos en contratación de mano de obra. A partir de los datos recopilados a los que hemos hecho referencia con anterioridad, el programa puede tomar sus propias decisiones con base en las instrucciones proporcionadas por el agricultor.

Uso del mantenimiento predictivo

Otra interesante posibilidad brindada por el machine learning es la de predecir qué va a pasar en el futuro teniendo en cuenta los datos actuales. Lo hemos evidenciado anteriormente con los ejemplos relacionados con el riego y con el control de plagas.

El objetivo primordial del mantenimiento predictivo es evitar que se produzcan pérdidas durante la cosecha. Para ello, también es fundamental aplicar el concepto a la maquinaria utilizada dentro de la plantación. Hacerlo es sinónimo de evitar averías en los momentos más inoportunos que puedan ralentizar la cosecha o suponer un perjuicio grave en la salud de la plantación.

El futuro de la agricultura con la IA

La inteligencia artificial no solo es el futuro del sector agrícola, sino también el presente. Eso sí, todavía está sujeta a multitud de desafíos. La mayoría de ellos están relacionados con las fuertes inversiones que conlleva su implantación, sobre todo, en explotaciones pequeñas y medianas y en las situadas en regiones en desarrollo. Además, requiere formación específica.

En cualquier caso, la inteligencia artificial está optimizando el proceso de toma de decisiones y, en líneas generales, favoreciendo la creación de sistemas agrícolas mucho más productivos y resilientes. Es solo cuestión de tiempo que termine de implantarse, lo cual resultará clave para cuidar los recursos más preciados y para dar respuesta a la creciente demanda alimentaria de la población mundial.