El sector de la agricultura se enfrenta a un doble desafío: alimentar a una población en constante crecimiento y reducir su impacto en el ecosistema; es decir, hacerlo de forma sostenible.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA) cuenta con un gran potencial para mejorar la gestión agrícola. Los datos geoespaciales, como las imágenes por satélite, junto con la IA permiten a los agricultores aumentar su productividad y eficiencia mientras reducen los recursos naturales empleados; es decir, con un menor impacto ambiental.
4 aplicaciones de la IA en la agricultura
El progreso tecnológico tiene un gran potencial para impactar de forma positiva en el sector de la agricultura. La información obtenida a través de datos geoespaciales, como imágenes por satélite, sondas u otros dispositivos, combinada con los modelos predictivos y analíticos de inteligencia artificial (IA) permiten numerosas aplicaciones para mejorar el rendimiento, la optimización de recursos y la eficacia en la agricultura. Entre las principales aplicaciones, destacan:
Predicción de cosechas
A través de una simple fotografía, un algoritmo predictivo de IA permite predecir con un mes de antelación el volumen de las cosechas en peso estimado. La tecnología puede estimar la productividad de los árboles, sin necesidad de trabajo de campo, tomando decisiones estratégicas y un mayor poder de negociación en el mercado de pequeños y grandes agricultores.
Incremento de la productividad agrícola
El análisis de las imágenes por satélite ayuda a conocer el estado de los cultivos. Son relevantes algunos datos que permiten el análisis por IA como el tamaño de las copas de los árboles, su vigor o las áreas con mayor densidad de árboles y su consiguiente productividad dentro de una parcela. Disponer de esta información permite a los profesionales de la agricultura tomar decisiones estratégicas para incrementar la productividad agrícola.
Análisis del riesgo en las inversiones
Cada vez más, las entidades financieras prestan dinero a los agricultores para su desarrollo. En este sentido, los datos geoespaciales y la aplicación de modelos predictivos y analíticos de IA permiten tener un histórico de productividad y una predicción de esta para analizar de forma realista el riesgo derivado de inversiones o préstamos a agricultores, independientemente de su tamaño.
Optimización de recursos hídricos
En España, la agricultura es la responsable del consumo del 85 % del agua dulce. Optimizar la utilización de recursos hídricos es una necesidad en el actual contexto de sequía. Los avances tecnológicos permiten, mediante datos geoespaciales e IA, conocer no solo datos superficiales sobre el territorio, sino algunas cuestiones específicas como la humedad relativa. Así, los agricultores pueden optimizar el uso de agua, incidiendo, únicamente, en aquellas zonas que así lo requieren.
IA para luchar contra el cambio climático en el sector agro
El cambio climático está teniendo un impacto significativo en la agricultura, con consecuencias como:
- Aumento de las temperaturas: las temperaturas medias más altas pueden reducir la productividad de los cultivos, aumentar la evapotranspiración y favorecer la aparición de plagas y enfermedades.
- Cambios en los patrones de precipitación: sequías más frecuentes e intensas, así como inundaciones, pueden dañar los cultivos y reducir la disponibilidad de agua para riego.
- Eventos climáticos extremos: tormentas, granizo y otros eventos climáticos extremos pueden causar daños importantes a los cultivos e infraestructuras agrícolas.
La IA puede ayudar a los agricultores a adaptarse a los efectos del cambio climático mediante la selección de variedades de cultivos más resistentes, la optimización de recursos hídricos, incluso en la implementación de sistemas de alerta.
Por un lado, los algoritmos de inteligencia artificial permiten identificar variedades de cultivos que sean más tolerantes a la sequía, las altas temperaturas y las plagas. Mientras que la mejora del rendimiento del uso del agua permite a los agricultores a utilizar el agua de forma más eficiente, reduciendo el riego en momentos de sequía y aprovechando al máximo el agua disponible.
Por último, desarrollar sistemas de alerta temprana que avisen a los agricultores de la aproximación de eventos climáticos extremos, permite tomar medidas para proteger sus cultivos.
La integración de la Inteligencia Artificial en la agricultura está redefiniendo las prácticas tradicionales hacia un futuro más sostenible y eficiente. En agforest, lideramos esta revolución con soluciones innovadoras que combinan IA y geodatos para optimizar la gestión agrícola. Visita nuestro sitio web para descubrir cómo podemos ayudarte a transformar tu operación agrícola con la tecnología más avanzada.
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