A través la inteligencia artificial (IA) y del Machine Learning es posible que una máquina pueda aprender de los datos e identificar patrones en ellos. Ese proceso puede disminuir la intervención humana y sus errores, y pueden aplicarse para mejorar la agricultura moderna.
Ha crecido el consenso internacional en torno a la idea de que la transformación de los sistemas agroalimentarios – hacia una mayor eficiencia, resiliencia, inclusión y sostenibilidad es una condición para hacer realidad la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible. En este sentido, integrar una evaluación holística de los sistemas agroalimentarios en proceso de toma de decisiones es fundamental para alcanzar muchos, si no todos, los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).
FAO, 2023
En esta década, vivimos un período de transformación digital en la agricultura denominado Agricultura de Precisión, que utiliza numerosas herramientas tecnológicas para aumentar la productividad, la sostenibilidad del sistema y la optimización de los recursos y el trabajo. La inteligencia artificial (IA), el Machine Learning y la robótica se utilizan para ayudar en el manejo de plagas, enfermedades, predecir rendimientos y ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones en tiempo real.
¿Qué es el Machine Learning y la Inteligencia Artificial?
El Machine Learning y la Inteligencia Artificial (IA) son dos áreas prometedoras de la automatización y la robótica. El Machine Learning es una aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) basada en la idea de que una máquina (por ejemplo, un ordenador) puede aprender de los datos e identificar patrones en ellos.
El proceso en el que un ordenador puede «aprender» de los datos sin estar programado y ajustarse a nuevas entradas para realizar tareas específicas (por ejemplo, identificación automática de plantas) se describe como aprendizaje automático. Este proceso puede requerir una gran cantidad de datos (por ejemplo, imágenes) para «entrenar» la tecnología o el sistema de IA.
Aplicación del Machine Learning y la inteligencia artificial en la agricultura:
La computación de borde reducirá el coste de la supervisión del campo y acelerará la respuesta a las amenazas a los cultivos. La IA sacará a la luz ineficiencias revelando nuevos conocimientos para mejorar la producción y ofrecer a los agricultores una visión completa de una explotación.
El aprendizaje automático añadirá nuevas dimensiones a cómo y dónde se pueden producir los cultivos. Es casi imposible enumerar todas las aplicaciones, pero hemos seleccionado algunas que destacan y las presentamos aquí:
¿Qué beneficios puede aportar el Machine Learning e IA para la agricultura?
- Mayor eficiencia y sustentabilidad: Una combinación de inteligencia artificial y Machine Learning puede ayudar a los agricultores a optimizar la producción de sus cultivos, reducir los residuos y mejorar la eficiencia, reducir el uso de agua y fertilizantes. Posibilita que los agricultores mejoren sus consejas, aumenten su rentabilidad y puede llegar a ser más sostenible.
- Toma decisiones basadas en datos: La Machine Learning puede utilizarse de la inteligencia artificial para proporcionar a los agricultores información en tiempo real sobre sus cultivos, ganado y tierras, posibilitando adelantar a tomada de decisiones basadas en dados reales y actuales.
- Reducción de los costes laborales: Mediante el uso de la inteligencia artificial y machine learning, se pueden automatizar muchos aspectos de la agricultura, lo que reducirá la demanda de mano de obra. Como resultado, los agricultores podrán reducir sus costes laborales y tener un mayor acceso a la agricultura.
¿Cómo puedo utilizar estas tecnologías en mis cultivos?
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