El impacto de la Inteligencia Artificial en la agricultura está transformando el sector agrario de formas que hace apenas unos años parecían impensables, desde la introducción de herramientas de precisión hasta avances en genética y automatización, esta revolución tecnológica promete cambiar la forma en la que cultivamos, cosechamos y gestionamos los recursos naturales.
Anteriormente hemos hablado de la IA aplicada a la gastronomía, a las recetas de cocina, en el desarrollo de alimentos más saludables, en la mejora de la seguridad alimentaria, etc. Dado que la agricultura está estrechamente vinculada a la alimentación, merece la pena conocer con más detalle cómo avanza la tecnología IA en el ámbito de la producción agroalimentaria.
En esta transformación, la IA generativa (GenAI) está empezando a jugar un papel clave. Pero, ¿qué es la GenAI?, se trata de una rama de la inteligencia artificial que utiliza modelos avanzados como sistemas de lenguaje amplio (LLMs) para generar contenido, ideas y soluciones que se basan en grandes conjuntos de datos. A diferencia de las inteligencias artificiales tradicionales que se limitan al análisis de datos, la GenAI puede realizar predicciones, diseñar estrategias e incluso desarrollar nuevas ideas y conceptos a partir del procesamiento de los datos.
Algunos ejemplos de aplicaciones de GenAI en la agricultura incluyen sistemas avanzados de asesoramiento digital como los desarrollados por la multinacional Syngenta, que permiten a los agrónomos tomar decisiones en datos precisos que se obtienen en tiempo real. Otra herramienta interesante es el uso de plataformas de modelos predictivos que ayudan a identificar determinados patrones en los cultivos a fin de anticiparse a los posibles problemas que puedan surgir. Startups como la empresa mexicana Numanac, ha creado centros de comando impulsados por IA, que integran búsquedas semánticas y respuestas anticipadas para simplificar la gestión de las explotaciones agrícolas.
Con un mercado valorado en 170 millones de dólares en el año 2023 y con una estimación de alcanzar los 2.195 millones de dólares para el año 2033, las aplicaciones de GenAI están apareciendo rápidamente en diversas áreas de la cadena agroalimentaria. Empresas como AGRIVI, que ofrece una plataforma de software agrícola diseñada para ayudar a los agricultores a gestionar y optimizar sus operaciones, utilizan estas herramientas para ofrecer sistemas de asesoría digital que permiten tomar decisiones agronómicas basadas en los datos recabados en tiempo real.
Lo cierto es que la influencia de la inteligencia artificial en la agricultura va más allá de la eficiencia, un ejemplo evidente es la agricultura de precisión, donde los sistemas que reciben los datos a través de drones, satélites y sensores instalados en los campos de cultivo, están reduciendo el desperdicio de recursos. Algunos estudios concluyen que el uso de aplicaciones de dosis variables basadas en IA, puede reducir el uso de fertilizantes y herbicidas sin que los rendimientos de los cultivos se vean afectados. En este estudio de la Universidad de Cornell sobre el uso de rociadores robóticos de precisión para el control de maleza en cultivos de caña de azúcar, se demostró que esta tecnología basada en visión computacional y aprendizaje profundo podía reducir el uso de herbicidas en un 35% en comparación con la pulverización tradicional, y sin comprometer la eficacia en el control de las malas hierbas y malezas.
Otra área destacada de la automatización agrícola es la robótica y un ejemplo de ello es el LaserWeeder de Carbon Robotics, una herramienta diseñada para eliminar malezas con precisión mediante tecnología láser. Este innovador dispositivo reduce la dependencia de los herbicidas y promueve prácticas agrícolas más sostenibles, además, ha demostrado ser altamente eficiente, logrando reducir los costes de la eliminación de las malezas hasta en un 40%, lo que lo convierte en una solución ideal para grandes explotaciones agrícolas.
En el campo de la genética las herramientas basadas en IA están acelerando la edición genética con tecnologías como CRISPR, método revolucionario que permite realizar modificaciones precisas en el ADN de los cultivos, mejorando algunas características como la resistencia a las enfermedades, la resistencia a eventos climáticos adversos, la mejora del rendimiento, etc. Esta tecnología está permitiendo a los investigadores responder de forma más rápida y eficiente a los desafíos agrícolas globales.
El próximo mes de marzo se celebrará en San Francisco (Estados Unidos) el World Agri-Tech Innovation Summit, una plataforma donde cobran relevancia los últimos avances tecnológicos aplicados a la agricultura y donde se promueven las colaboraciones estratégicas que impulsen el futuro del sector. Esta conferencia anual se ha convertido en un punto de encuentro clave para agronegocios, startups, inversores, investigadores y legisladores que buscan impulsar la innovación en la agricultura, y en esta ocasión se explorará el potencial transformador de la IA y la GenAI.
Como comentan aquí, en el programa se incluye un foro previo al evento dedicado a la IA en la agricultura, en él los participantes discutirán cómo aplicar las tecnologías, desarrollar conjuntos de datos y abordar cuestiones problemáticas como la seguridad de los datos y los riesgos asociados. Entre los temas a tratar están los modelos de negocio, que permiten una adopción generalizada de las herramientas de inteligencia artificial y la identificación de casos de éxito que puedan guiar a otras empresas. Nvidia, Microsoft y Bunge compartirán su visión sobre cómo implementar las soluciones impulsadas por IA.
Los expertos comentan que la integración de la IA y la GenAI en la agricultura tiene muchos retos por superar, desde la infraestructura necesaria hasta el desarrollo de habilidades concretas y especializadas. Sin embargo, tiene un gran potencial para transformar la agricultura y abordar problemas como la seguridad alimentaria o el cambio climático.
Hablando de España, hay que decir que algunas tecnologías también están avanzando rápidamente, empresas como Grupo AN, una de las cooperativas agroalimentarias más importantes de nuestro país, está adoptando herramientas de agricultura de precisión y automatización para mejorar la eficiencia de los cultivos. También se pueden encontrar centros de investigación que están explorando el uso de la edición genética para desarrollar variedades de cultivos adaptadas a las condiciones climáticas locales. En el ámbito de la IA se debe mencionar a Hispatec Agrointeligencia, empresa española líder en soluciones tecnológicas para el sector agroalimentario, que ofrece plataformas de gestión y análisis de datos con inteligencia artificial, big data, etc.
El futuro de la inteligencia artificial en la agricultura promete revolucionar el sector, aumentando la productividad y la sostenibilidad de las explotaciones agrícolas, gracias a tecnologías como el aprendizaje automático, la agricultura de precisión y los sistemas predictivos, un conjunto con el que será posible optimizar el uso de recursos como la tierra, el agua, los fertilizantes y la energía, y como ya hemos comentado, contribuirá a hacer frente a desafíos globales como la seguridad alimentaria y el cambio climático.
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