La agricultura juega un papel fundamental en la economía mundial y, en la actualidad, la automatización de ésta es la principal preocupación del sector en todo el mundo.

Los métodos tradicionales no solo no son suficientes para satisfacer la creciente demanda de alimentos, tampoco cumplen con las ideas de la agricultura sostenible, que busca preservar el medio ambiente para las generaciones futuras. 

Dado que la agricultura es una serie de procesos y etapas, la automatización de parte o la totalidad de ellos trae consigo otros problemas, mayoritariamente por su complejidad respecto a su resolución manual, que tecnología como la IA se encarga de resolver.

Recopilar y procesar grandes datos en una plataforma digital es la base de utilizar IA para idear el mejor curso de acción ante cualquier problema.

El objetivo es que los agricultores conozcan mejor la situación sobre el terreno gracias a la tecnología, que puede decirles más sobre la situación actual del campo de lo que pueden ver a simple vista. Esto, además, lo hacen no sólo con más precisión, sino también con más rapidez que si lo hicieran recorriendo el campo.

Desafíos de la agricultura con los métodos tradicionales

Para comprender mejor el impacto que supone la inteligencia artificial en la agricultura es necesario entender a qué problemas se enfrentan los agricultores que todavía usan técnicas de agricultura tradicional. 

En primer lugar, la meteorología juega siempre un papel fundamental en la agricultura. Debido al cambio climático, los patrones meteorológicos son cada vez más inestables, con cambios cada vez más frecuentes y bruscos, para los cuales es necesario estar preparado.

Una desviación importante en la cantidad de precipitaciones, temperatura o humedad puede estropear la cosecha y la agricultura tradicional no tiene un método que permita adivinar los valores de estos parámetros, especialmente en el futuro más inmediato.

Otro problema habitual de la agricultura tradicional es el de mantener el suelo productivo y con suficientes elementos nutricionales para las plantas, como nitrógeno o potasio.

Si bien existen fertilizantes químicos que pueden reponer estos nutrientes, su uso excesivo acaba por contaminar el suelo y las fuentes de agua dulce cercanas, siendo un peligro para la salud de la fauna y los seres humanos.

Si, por el contrario, no se usan fertilizantes, un suelo agotado sin estos nutrientes solo podrá producir, en el mejor de los casos, cultivos de baja calidad.

Por último, una amenaza siempre presente es la de la maleza. Ésta absorbe nutrientes del suelo destinados para los cultivos, lo que puede acabar con la cosecha o, como mínimo, incrementar el coste de producción al tener que aportar una mayor cantidad de nutrientes.

En la agricultura tradicional, la detección y prevención de la maleza no solo es mucho menos eficaz que sin tecnología, también es más costosa en tiempo y dinero.

Usos de la inteligencia artificial en la agricultura

Una cantidad adecuada de micro y macronutrientes, así como controlar las fases de crecimientos de los cultivos, es fundamental para que crezcan sanos y la cantidad y calidad de la cosecha sea óptima. Determinar estos y otros factores mediante observación visual y el juicio de quienes observan es un método impreciso e incorrecto. 

Afortunadamente, a día de hoy los agricultores cuentan con programas agrícolas que incorporan IA para ayudarles en estas y otras tareas. Es el caso, por ejemplo, de EOS Crop Monitoring, un servicio en línea de monitorización del campo para el desarrollo de la agricultura de precisión.

El programa está desarrollado por EOS Data Analytics, reconocido proveedor mundial de análisis de imágenes de satélite impulsados mediante IA.

EOS Crop Monitoring integra en un único lugar información crucial sobre el estado de los cultivos, facilitando la gestión del campo y haciendo que requiera mucho menos tiempo, gracias a múltiples tipos de datos de teledetección, como índices de vegetación, historial de la rotación de cultivos, humedad del suelo, datos meteorológicos, etc.

Al trabajar en tiempo casi real, se pueden detectar a tiempo los problemas y reaccionar a ellos antes de que sea demasiado tarde. Además, los usuarios pueden obtener mapas de clasificación de los tipos de cultivo, previsión del rendimiento, delimitación de los límites del campo y más funciones previa solicitud.

El uso de imágenes de satélite de alta resolución permite que los sistemas de IA ayuden a detectar el desarrollo de la maleza o infestaciones de plagas en caso de que el agricultor no hubiese tomado otras medidas de protección contra estas amenazas, así como detectar zonas con problemas.

También, al combinarla con los índices de vegetación, es posible obtener mapas de productividad y/o vegetación para la aplicación de insumos de tasa variable (VRA), lo que resulta muy útil para reducir el desperdicio.

EOS Crop Monitoring también cuenta con una app móvil para exploradores, que les permite rellenar un informe detallado en el propio campo, incluso sin conexión a Internet y adjuntar fotos al informe. Una vez haya conexión de nuevo, el informe se sincroniza automáticamente y todos los usuarios pueden acceder a él, sin importar donde estén.

"La monitorización por satélite es probablemente la solución de teledetección más rentable y práctica para aquellos agricultores que quieren que su producción sea rentable y respetuosa con el medio ambiente" apunta Rim Elijah, vicepresidenta de ventas de EOS Data Analytics.

El futuro de la IA en la agricultura

La inteligencia artificial se encuentra todavía en una fase de desarrollo y aceptación global. Su adopción crece a un ritmo vertiginoso y se espera que la tendencia continúe en los próximos años hasta convertirse en algo casi generalizado.

Gracias a ella, los agricultores pueden automatizar cada vez más procesos agrícolas y poder optar así a realizar agricultura de precisión.

Dada la amenaza constante del cambio climático y las consecuencias que implica, como la degradación del medio ambiente, este cambio a la agricultura de precisión es la solución para aumentar el rendimiento de los cultivos y de disminuir el gasto de insumos como fertilizantes, semillas o agua.

Es responsabilidad no solo de cada agricultor a título personal, también de los gobiernos y grandes empresas privadas el impulsar la adopción de la inteligencia artificial en la agricultura para que el mundo del mañana pueda seguir siendo disfrutado por las nuevas generaciones.