Agricultura de precisión, cuando la IA llega al campo

Mayor demanda de alimentos para una población mundial que superará los 9.500 millones en 2050; el calentamiento global, con temperaturas récord y eventos extremos que aumentan los riesgos productivos; mayores costos de combustibles, fertilizantes y fitosanitarios; el envejecimiento en el campo (la edad media de un agricultor español ronda los 61 años); falta de relevo generacional… Estos son algunos de los desafíos que enfrenta la agricultura en el siglo XXI. Sin olvidar los altos salarios en la agricultura y la preocupación por el sector agrícola derivada de la firma del acuerdo UE-Mercosur.

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una utopía tecnológica en los últimos diez años a consolidarse como un soporte imprescindible para el futuro de la agricultura, que puede ayudar a optimizar los recursos para una mejor producción a menores costes.

Recopilación de datos

El primer paso para aplicar la IA es recopilar datos valiosos que ayuden a optimizar la producción. Así, se pueden utilizar sensores electrónicos que miden la humedad, la temperatura, el pH y los nutrientes del suelo para conocer el estado fisiológico de las plantas.

Hay drones con cámaras multiespectrales que sobrevuelan parcelas midiendo los índices de clorofila, el estado hídrico y nutricional de las plantas, así como robots agrícolas con visión por ordenador dirigida por GPS.

Imagen de satélite Landsat 8. NASA/Goddard Space Flight Center Conceptual Image Lab., CC BI

Otros ejemplos son las imágenes de alta resolución de satélites como Sentinel y LandSat, que detectan anomalías y evalúan la salud de los cultivos.

Cultivos de precisión

Cuando estos datos se envían a plataformas digitales, los algoritmos de IA pueden organizar el riego automatizado en tiempo real, la detección temprana de plagas y enfermedades antes de su propagación, las carencias o excesos de nutrientes, la gestión de insumos (energía, agua, fertilizantes y fitosanitarios) y el control remoto.

Todo ello se engloba en lo que se conoce como agricultura de precisión, que tiene como objetivo aumentar la productividad, reducir costes y promover la sostenibilidad de la explotación agrícola.

Además, la inteligencia artificial permite modelar riesgos en tiempo real y ajustar decisiones, analizar la demanda del mercado, pronosticar precios y determinar el momento más adecuado para la siembra y la cosecha.

Al mismo tiempo, la automatización basada en IA ayudaría a compensar la escasez de mano de obra.

Réplicas de campos virtuales

Una de las aportaciones más innovadoras a la agricultura son los llamados “gemelos digitales”, réplicas virtuales de cultivos, parcelas o incluso explotaciones enteras. Miles de fotografías tomadas por drones con cámaras de alta resolución procesadas por IA nos permiten recrear un mapa preciso del terreno, con sus especificidades agronómicas, físicas y geológicas.

Esta réplica virtual imita las características y el comportamiento de su contraparte física y se alimenta continuamente en tiempo real con información de los sensores y otras tecnologías de recopilación de información mencionadas anteriormente, así como de los sistemas públicos.

Los datos se integran en un gemelo digital para visualizar el estado actual del cultivo. Asimismo, a través de programas de aprendizaje automático es posible simular diferentes escenarios, como el impacto de la aplicación de fertilizantes o productos fitosanitarios, la frecuencia de los trabajos agrícolas o un cambio en el régimen de riego.

Decisiones informadas

Al optimizar el uso de los recursos y predecir fallas, se minimizan los costos innecesarios y se aumenta la rentabilidad. Al mismo tiempo, se mejora la sostenibilidad y se reduce el impacto ambiental mediante un uso más preciso y eficiente de los insumos y la energía.

Por otro lado, se pueden detectar tendencias y predecir resultados futuros, como el rendimiento de los cultivos, posibles problemas de plagas y enfermedades o qué pasaría en caso de sequía, granizo, heladas u otras calamidades, ayudando a tomar decisiones más rápidas y precisas.

Es necesaria una conexión bidireccional óptima para que las acciones realizadas en el mundo real se reflejen en el gemelo digital y, a su vez, para que las simulaciones y análisis realizados en el entorno virtual puedan informar y optimizar las decisiones en campo.

Desafíos superables

Sin embargo, a pesar de sus numerosas ventajas, la adopción generalizada de estas tecnologías debe superar algunas dificultades. Hay que tener en cuenta los elevados costes iniciales en la infraestructura tecnológica, además de exigir una adecuada formación técnica de los operadores y estandarización de protocolos para garantizar la interoperabilidad entre sistemas y aplicaciones.

Sin embargo, con los continuos avances tecnológicos, sensores electrónicos más baratos y una mayor disponibilidad de datos, estos desafíos están destinados a superarse.

Todo indica que la agricultura del futuro será cada vez más tecnológica, interconectada y orientada a la sostenibilidad, además de generar oportunidades de mercado. Según la empresa estadounidense GMI Insights, el mercado mundial de inteligencia artificial agrícola tenía un valor de 4.700 millones de dólares en 2024 y crecerá a un ritmo anual superior al 26% hasta 2034, uno de los mayores de todo el sector tecnológico.

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