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.
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