jueves, 8 de diciembre de 2022

PERSPECTIVAS DE LA IA EN LA AGRICULTURA

 El acelerado desarrollo tecnológico es un hecho y su impacto en el mundo es innegable. Así, la tendencia es que la inteligencia artificial en la agricultura gane cada vez más fuerza. Al fin y al cabo, si está causando una gran revolución en los centros urbanos.

Sin embargo, los mayores retos en este ámbito tienen que ver con las variables naturales y sus imprevistos, cuyo control puede ser muy complejo incluso para los equipos ultratecnológicos. Además, el impacto medioambiental y el agotamiento de los recursos son factores con los que el sector agrícola debe estar atento en los próximos años.






LA IA APRENDE DE FORMA PARECIDA A LAS PERSONAS Y EL FUTURO DEL AGRO

 En el caso del sector Agro, donde se maneja un número muy elevado de variables que influyen, tanto en la producción primaria como en la transformación, distribución y comercialización de alimentos, la IA aplicada tiene ya algunos casos de uso en funcionamiento y un buen potencial por delante para extenderse en otras muchas aplicaciones.

 

Así, por ejemplo, entre las aplicaciones que ya están en marcha podemos encontrar casos de uso en la identificación de trabajadores en campo por imagen, video o voz, reconocimiento en plantas de carencias nutricionales, plagas o enfermedades a partir de fotografías, control del estado hídrico de los cultivos a partir de imágenes de satélite o control de calibres y calidad de fruto a partir de imágenes en el tratamiento postcosecha de los mismos.

Donde la IA puede ser realmente útil en el sector Agro es cuando contamos con una buena integración digital de todos los procesos, tenemos muchos y buenos datos, y somos capaces de ejecutar acciones a partir del resultado de los algoritmos. Idealmente esa ejecución se realizará de forma automática o automatizable a partir de los análisis basados en IA y preferentemente en acciones muy frecuentes con datos de entrada que van cambiando.




UN MIX DE HERRAMIENTAS

 La inteligencia artificial, el Big Data y el Machine Learning son tecnologías que siembran ganancias. Posibilitan captar y procesar en tiempo real las enormes cantidades de datos. Estas innovaciones facilitan que los agricultores sean capaces de anticiparse a eventos naturales, enfermedades o plagas, rendimientos, procesos y tomar las mejores decisiones.

Debemos tenerlo claro, no hay una única herramienta capaz de mejorar la actividad agropecuaria, es un mix de todas ellas, su complementariedad.

Por un lado, tenemos a quienes defienden a ciegas los beneficios que aporta la inteligencia artificial para facilitar la toma de decisiones estratégicas en el campo. Por el otro, los que alertan o instalan el temor sobre el riesgo de la pérdida de empleo generalizado, causado por la automatización de los puestos laborales.

Viviremos un escenario laboral donde existirá una mayor interacción entre los hombres y las máquinas, al tiempo que se crearán nuevas categorías de empleos, con una mayor integración de tecnología. Pero, lo particular, es que hoy en día no podemos ni imaginar cuales serán.


https://www.contextoganadero.com/internacional/la-inteligencia-artificial-al-servicio-de-la-agricultura


INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA AGROINDUSTRIA

La agricultura es el pilar de la economía en muchos países del mundo, como también esta es utilizada en el país de Panamá , la cual esta ayuda al cambio climático, el crecimiento de la población y la seguridad alimentaria impulsan a la industria agroalimentaria a buscar enfoques innovadores para mejorar el rendimiento de los cultivos. La Inteligencia Artificial emerge como parte esencial de la evolución tecnológica de la agroindustria.

Las aplicaciones más relevantes de la IA en la agricultura las podemos clasificar en tres categorías principales:

Robots las empresas están desarrollando y programando robots autónomos para ejecutar labores agrícolas básicas como siembra, cosecha, control de malezas y pulverización.



Monitoreo de cultivos y suelos 

mediante la visión por dispositivos electrónicos y algoritmos de aprendizaje para procesar datos capturados por drones y / o tecnología basada en software, es viable monitorear la sanidad de los cultivos y el suelo..



CINCO APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN AGRICULTURA

 La tecnología que combina algoritmos aplicada a las máquinas está penetrando en la agricultura, pero con una enorme proyección a futuro. Analizamos las ventajas de su implantación, además de los factores que ralentizan este proceso

1.    1.  Herramientas para el riego y fertilización

Los sistemas de inteligencia artificial han integrado algoritmos capaces de calcular la demanda hídrica de los cultivos, que se determina a través de la evapotranspiración de la especie vegetal.

En Plataforma Tierra ofrecemos una herramienta para el cálculo de las necesidades hídricas y de fertilización.



2. Herramientas para la identificación de patologías

Los estreses bióticos pueden causar pérdidas de producción de hasta el 40 %. Por tanto, la detección precoz de las patologías que afectan a los cultivos tiene una importancia capital.



3. Aplicadores selectivos

Los equipos pueden detectar, a través de sensores ultrasónicos u ópticos, a objetivos individuales con una precisión de hasta el 95 %. El sistema de inteligencia artificial acciona la emisión agroquímicos solo sobre los vegetales de interés.



4.   4conducción autónoma

La capacidad de innovación ofrecida por la inteligencia artificial ha provocado que surjan tres niveles de conducción.

Dos de ellas controladas total o parcialmente por sistemas inteligentes, mientras que una solo ofrece información de geoposicionamiento al conductor.



5.    5.Recolección de frutas y hortalizas

La recolección de frutas y hortalizas para consumo en fresco es una de las actividades que más dificultades presenta para su mecanización.

El riesgo de depreciación comercial de la mercancía es elevado, por la fragilidad de los productos.

https://www.plataformatierra.es/innovacion/IA-inteligencia-artificial-aplicaciones/

CÓMO AFECTARÁ A LOS CULTIVOS

La inteligencia artificial ayuda a las maquinarias agrícolas a tener una gran precisión: les permite identificar y tomar decisiones de gestión sobre el terreno, incluso según las necesidades de cada planta. De modo que la toma de decisiones se lleva a cabo en tiempo real, por ejemplo,  condiciones de riego, tratamientos fitosanitarios y posterior recolección y transformación. 

La aplicación de inteligencia artificial a la agricultura y los cultivos reduce de forma drástica el consumo y utilización de recursos. Unos recursos que con frecuencia son escasos, como ocurre con el agua en zonas cada vez más extensas del planeta.



Esta demanda de recursos varía dependiendo del cultivo, las condiciones ambientales, el manejo de la tierra y la fase de crecimiento en la que se encuentre. Para resolverlo, existen guías de cultivo, pero estas guías sólo incluyen sugerencias generales de la preparación del terreno y no analizan localmente las necesidades de cada productor, por eso, es tan relevante el uso de aplicaciones que funcionan con la información específica de cada uno.

onde el problema se acentúa por la alta variabilidad de las lluvias y la dependencia de los agricultores a las prácticas de temporal, un tipo de agricultura que depende del comportamiento de la lluvia durante los ciclos de producción y de la capacidad del suelo para captar y conservar la humedad. La incertidumbre causada por estas prácticas son una carga para los productores, quienes se ven afectados por escasez de lluvias, retrasos, granizos y hasta sequías, dado que la única fuente de agua para sus cultivos de temporal es la precipitación.


https://www.iriego.es/blog/noticias-2/post/inteligencia-artificial-en-la-agricultura-13


¿CÓMO APLICAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA AGRICULTURA?

 Seguimiento de los cultivos 

imagine miles de hectáreas de diferentes cultivos. Al principio, parece imposible controlar la calidad de la cosecha, ¿verdad? Después de todo, ¿cómo saber si ha sido invadida por plagas, está seca o necesita adaptaciones? Con el uso de la inteligencia artificial, esta tarea se ha vuelto mucho más fácil. Los productores pueden inspeccionar varios kilómetros con el uso de drones y recibir imágenes en tiempo real del estado de la plantación. Además, los sensores repartidos por el campo también pueden proporcionar datos precisos sobre la siembra.


Previsión meteorológica

El uso de la tecnología para predecir el tiempo no es exclusivo de la agricultura. Esta práctica está presente en la vida diaria de miles de personas en todo el mundo y facilita la planificación de las actividades cotidianas. En la agricultura no es diferente, aunque en escala, el impacto es mucho mayor. Mucho más allá de saber si lloverá o hará sol, la inteligencia artificial ofrece datos detallados sobre las condiciones de viento y temperatura, por ejemplo.



Vehículos autónomos

Los vehículos que se conducen solos han dejado de ser una fantasía o ciencia ficción. En la agricultura, cada vez es más frecuente ver máquinas guiadas por GPS y supervisadas a distancia por los agricultores a través de ordenadores o smartphones.


https://www.robustec.ind.br/es/blog/inteligencia-artificial-en-la-agricultura-aplicaciones-y-perspectivas-de-futuro/




EL PAPEL DE LA IA EN EL DESARROLLO DE LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN

La población mundial está aumentando poco a poco y debido al aumento del nivel de la vida la necesidad de productos agrícolas también está creciendo. Se espera que hasta el 2050 la producción agrícola tenga que duplicarse para satisfacer la demanda. Y no es posible reducir la producción de alimentos, ya que tendrá un efecto devastador en los países en desarrollo. Teniendo en cuenta la escasez de recursos naturales y la reducción de las tierras agrícolas, es necesario encontrar con urgencia una solución eficiente. Aquí es donde la IA puede ayudar

La implementación de las tecnologías de orientación y detección, la analítica y otras tecnologías han permitido una agricultura basada en datos. 


Las aplicaciones basadas en las tecnologías agrícolas 

cubren todo el ciclo agrícola, incluyendo la gestión de datos, la cartografía de los cultivos, así como la pulverización, la cosecha y la planificación, entre otras. Y con la IA ha sido posible la predicción y la reacción rápida ante situaciones agrícolas impredecibles. En los últimos años se nota una tendencia hacia la automatización de procesos en la agricultura y se espera que en el futuro los robots agrícolas desempeñen un papel fundamental en la producción de alimentos. Gracias a la transición a la automatización en la agricultura es posible producir más y esforzarse menos.

En la agricultura son enormes la cantidad de posibilidades y factores (biológicos, químicos, físicos) que afectan al sistema, lo que hace imposible que los humanos puedan analizar y sacar conclusiones de manera efectiva. Aquí las “máquinas” pueden tomar decisiones más acertadas. Es lo que se llama Machine Learning. Las máquinas analizan datos, algoritmos y cuantos más datos reciban, mejor será el proceso de aprendizaje que realicen. El Big Data y su analítica son la base que permiten a la propia inteligencia artificial crecer. Hoy en día, la toma de decisiones es ya una combinación de aprendizaje predictivo y de la más potente matemática.


https://opia.fia.cl/601/w3-article-116120.html


¿ Que es inteligencia artificial?

Se trata de máquinas y sistemas utilizados en procesos que, hasta ahora, eran planificados y ejecutados exclusivamente por humanos. En otras palabras, la inteligencia artificial trata de simular la inteligencia y el comportamiento humanos.








La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los que oye hablar hoy día – desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción autónoma – recurren mayormente al aprendizaje profundo y al procesamiento del lenguaje natural. Empleando estas tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos.

Por ello, se ha aplicado en varios sectores del mercado, minimizando los errores y haciendo que la producción sea cada vez más ágil para satisfacer la creciente demanda del mundo, especialmente cuando se trata del segmento agrícola.


Autor: Robustec Indústria e Comércio Ltda

 https://www.robustec.ind.br/es/blog/inteligencia-artificial-en-la-agricultura-aplicaciones-y-perspectivas-de-futuro/

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA AGRICULTURA: APLICACIONES Y PERSPECTIVAS DE FUTURO

 

La inteligencia artificial en la agricultura se utiliza cada vez más para optimizar las operaciones del sector, como agilizar los procesos, ofrecer una visión general a los gestores, controlar los cultivos y prever la producción, por ejemplo. Todas estas prácticas son capaces de aumentar la productividad, la rentabilidad y reducir las pérdidas.

En este sentido, la tecnología sirve para acelerar la producción y también para apoyar el trabajo humano, que se vuelve mucho más ágil y sin errores.

Los agricultores y las explotaciones agrarias deben hacer frente a un sector cada vez más competitivo con una mayor demanda a unos precios más ajustados. Esto impulsa al sector a sumarse a las nuevas tecnologías, donde tras muchos años de crecimiento y tecnificación hay dos temas principales que siguen preocupando: la producción y la calidad.



Además, para tener éxito, la agricultura requiere la previsibilidad de los fenómenos naturales. Por ejemplo, hay que vigilar y ajustar las cuestiones relacionadas con el suelo, el clima, las plagas y la adaptabilidad de los cultivos para no comprometer la cosecha.

 Autor: Robustec Indústria e Comércio Ltda

 https://www.robustec.ind.br/es/blog/inteligencia-artificial-en-la-agricultura-aplicaciones-y-perspectivas-de-futuro/

PERSPECTIVAS DE LA IA EN LA AGRICULTURA

  El acelerado desarrollo tecnológico es un hecho y su impacto en el mundo es innegable. Así, la tendencia es que la inteligencia artificial...