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Usos de la Inteligencia Artificial en la agricultura que no conocías

Por CONtexto ganadero - 04 de Junio 2024

La IA se utiliza para desarrollar sistemas de riego inteligentes que ajustan la cantidad de agua según las necesidades específicas de cada planta.

La inteligencia artificial (IA) está transformando la agricultura, proporcionando herramientas avanzadas que permiten a los agricultores mejorar la eficiencia, aumentar la producción y reducir el impacto ambiental.


De acuerdo con el portal Fruticola.com, estas son algunas de las aplicaciones más relevantes de la IA en el sector agrícola. (Lea en CONtexto Ganadero: Por qué usar inteligencia artificial en su finca )


Monitoreo de cultivos y suelos


La IA permite el monitoreo preciso de los cultivos y el análisis del suelo mediante el uso de imágenes satelitales y drones equipados con sensores avanzados. Estas tecnologías recopilan datos en tiempo real sobre:

  • Salud de los cultivos: Detección de estrés hídrico, deficiencias nutricionales y enfermedades.
  • Contenido de nutrientes en el suelo: Análisis de macro y micronutrientes esenciales para el crecimiento óptimo de las plantas.
  • Condiciones climáticas: Monitoreo de temperatura, humedad y otros factores climáticos que afectan el crecimiento de los cultivos.

Esta información permite a los agricultores tomar decisiones informadas y oportunas, mejorando la gestión de sus campos y optimizando la producción.


Detección de plagas y enfermedades


Los algoritmos de IA pueden analizar imágenes de las plantas para detectar signos tempranos de plagas y enfermedades. Esto es crucial para:

  • Implementar medidas preventivas: Actuar antes de que los problemas se propaguen.
  • Reducir la necesidad de pesticidas: Minimizar el uso de productos químicos y su impacto ambiental.
  • Minimizar las pérdidas de cultivos: Asegurar que las plagas y enfermedades se controlen de manera eficiente y eficaz.


Riego mejorado


La IA se utiliza para desarrollar sistemas de riego inteligentes que ajustan la cantidad de agua según las necesidades específicas de cada planta. Estos sistemas emplean:

  • Sensores de humedad del suelo: Para medir la cantidad de agua disponible.
  • Datos climáticos: Para prever las necesidades de riego basadas en las condiciones meteorológicas.

Este enfoque es esencial en regiones con escasez de agua, ya que optimiza el uso del recurso hídrico, garantizando que las plantas reciban la cantidad adecuada de agua sin desperdicios.


Gestión de cosechas


La IA puede predecir los momentos óptimos para la cosecha mediante el análisis de datos históricos y actuales sobre el crecimiento de los cultivos. Esto ayuda a:

  • Maximizar la calidad y el rendimiento: Cosechar en el momento adecuado para obtener productos de alta calidad.
  • Planificar mejor: Reducir pérdidas y mejorar la eficiencia operativa.


Agricultura de precisión


La agricultura de precisión utiliza la IA para aplicar insumos (fertilizantes, pesticidas, etc.) de manera específica y localizada. Los sistemas de GPS y los sensores en el campo recopilan datos que permiten una aplicación precisa, logrando:

  • Reducción de costos: Uso eficiente de insumos.
  • Minimización del impacto ambiental: Menor aplicación de productos químicos en el entorno.


Ejemplos de implementación de la IA en la agricultura

John Deere y la detección de malezas

John Deere desarrolló una tecnología llamada See & Spray, que utiliza cámaras y algoritmos de aprendizaje automático para detectar malezas y aplicar herbicidas solo donde es necesario. Este enfoque reduce el uso de productos químicos en un 90% y minimiza el daño ambiental.

Blue River Technology

Adquirida por John Deere, Blue River Technology ha desarrollado una tecnología similar que utiliza la visión por computadora para identificar y tratar individualmente las plantas de algodón. Este sistema permite un manejo más preciso de los cultivos y reduce significativamente el uso de herbicidas.

AgroSmart

AgroSmart, una startup brasileña, ofrece soluciones basadas en la IA para el monitoreo de cultivos y la gestión del agua. Utilizan sensores y algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar recomendaciones personalizadas a los agricultores, optimizando el riego y mejorando la productividad.

PEAT (Plantix)

Plantix es una aplicación móvil que utiliza la IA para ayudar a los agricultores a diagnosticar enfermedades de las plantas a través de imágenes. Los usuarios pueden tomar una foto de una planta enferma y el algoritmo de la IA identificará la enfermedad y proporcionará recomendaciones de tratamiento.

Aerobotics

Aerobotics es una empresa sudafricana que utiliza drones y análisis de datos para monitorear la salud de los árboles frutales. Los drones capturan imágenes detalladas que se analizan con algoritmos de la IA para detectar problemas de salud, permitiendo a los agricultores tomar medidas preventivas.


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