El mundo agrícola está siendo interrumpido por la revolución digital. Con la rápida aceptación del Internet de las cosas (IoT), los dispositivos vinculados han permeado cada parte de nuestras vidas, desde la salud y el estado físico hasta la domótica, la automoción y la logística, así como las ciudades inteligentes y el IoT industrial.
Por lo tanto, es natural que IoT, los dispositivos vinculados y la automatización lleguen a la agricultura, mejorando significativamente prácticamente todos sus aspectos. ¿Cómo se puede seguir dependiendo de caballos y arados cuando los automóviles autónomos y la realidad virtual se están volviendo comunes?
La agricultura ha experimentado varios cambios técnicos en las últimas décadas, volviéndose cada vez más industrializada e impulsada por la tecnología. Los agricultores han adquirido más control sobre el proceso de producción de animales y cultivos con el uso de diferentes tecnologías agrícolas inteligentes, haciéndolo más predecible y eficiente.
Automatización de Habilidades y Trabajo
La ONU pronostica que para 2050, dos tercios de la población mundial residirá en ciudades, eliminando la mano de obra rural. Se requerirán nuevas tecnologías para aliviar la carga de trabajo de los agricultores: las operaciones se realizarán de forma remota, los procedimientos se automatizarán, se reconocerán los peligros y se resolverán las inquietudes. En el futuro, las habilidades de un agricultor consistirán cada vez más en una combinación de tecnología y biología, en lugar de ser exclusivamente agrícolas.
Agricultura basada en datos
Cuando se trata de cultivos, obtener altos rendimientos de los cultivos se vuelve más difícil debido a las condiciones climáticas cambiantes. Monitorear con precisión el estrés ambiental de los cultivos es esencial para garantizar que produzcamos suficientes alimentos para alimentar al mundo. Desde el monitoreo de los aspectos ambientales que afectan la producción agrícola hasta el seguimiento de la calidad del ganado, las implementaciones de agricultura inteligente basadas en dispositivos de Internet de las Cosas brindan a los agricultores una flexibilidad y facilidad de uso incomparables, reduciendo el impacto ambiental, maximizando el rendimiento y disminuyendo los costos en un tiempo récord. Evaluando y comparando información sobre el clima, tipos de semillas, calidad del suelo, probabilidad de enfermedades, datos históricos y patrones de mercado.
SMTC es pionera en el área de semiconductores de alto rendimiento y de señal mixta y algoritmos complejos. En septiembre de 2020, la empresa anunció que ICT International, un proveedor de soluciones IoT para la puesta en práctica práctica del medioambiente, y Definium Technologies, una empresa de desarrollo y distribuidora de dispositivos y puntos de entrada de Internet de las cosas, utilizará dispositivos basados en LoRa® y LoRaWAN® de Semtech. Protocolo para inmovilizar vehículos. Los dispositivos de Semtech se utilizan en sensores de fisiología vegetal, lo que permite un control preciso y más rápido del movimiento de la humedad dentro de las plantas y la respuesta rápida a los factores estresantes para aumentar la producción. Por lo tanto, los productores aumentan sus ganancias al tiempo que reducen sus gastos asociados a la pérdida de producto.
Inteligencia artificial
En la inteligencia artificial (IA), las tecnologías se utilizan para realizar actividades que de otro modo necesitarían el uso del intelecto humano, como la percepción de objetos visuales, el reconocimiento de voz y la traducción entre diferentes idiomas. Proporciona una amplia gama de usos, aunque se espera que su uso en la agricultura se desarrolle modestamente en un futuro previsible.
Los agricultores pueden usar IA para obtener información en tiempo real sobre sus cultivos, identificando áreas que necesitan riego, fertilizantes o tratamiento con pesticidas. Además, los enfoques agrícolas novedosos, como la agricultura vertical, pueden ayudar a aumentar la producción de alimentos mientras se conservan los recursos. Otro uso de rápido crecimiento de la IA y el aprendizaje automático en la agricultura es la evaluación de la salud del ganado.
Por ejemplo, la empresa estadounidense Blue River Technology ha creado un sistema robótico (llamado LettuceBot) que cosecha lechuga. Con el dispositivo, puede remolcar todo un campo, fotografiar plantas a una velocidad de 5000 imágenes por minuto y también usar algoritmos de visión por computadora para ubicar el exceso de plantas y rociarlas con herbicida en ráfagas concentradas justo donde están. Un solo LettuceBot puede detectar más de 1,5 millones de plantas de lechuga cada hora y operar 90 veces por segundo, todo con una precisión de 2,5 centímetros.
Los dispositivos de SupPlant detectan el estrés experimentado por la planta. Estos sensores rastrean las vías de crecimiento de plantas y frutas y la cantidad de agua real presente en el suelo y la salud de la planta. Junto con esta información, SupPlant monitorea los datos meteorológicos esperados y en tiempo real, junto con las tendencias previstas de desarrollo de la planta, entre otras cosas.
SupPlant, una empresa israelí que ofrece una solución líder de hardware y software agrícola de precisión, se especializa en detectar el estrés de las plantas. Han transformado su conocimiento en un sistema que emplea algoritmos agronómicos, sensores, inteligencia artificial, sistemas inteligentes y tecnologías basadas en la nube para lograr sus objetivos. Han creado un modelo de datos basado en el análisis de 100 millones de puntos de datos de aguacate producidos mediante algoritmos predictivos.
En cinco lugares diferentes de la planta (suelo profundo, suelo poco profundo, tallo/tronco), las infestaciones de plagas de cultivos, que incluyen malezas, insectos, microbios y roedores [70], así como enfermedades, también se consideran factores importantes que afectan la productividad agrícola. a nivel mundial. Por lo tanto, existe una necesidad inmediata de tecnologías eficientes que identifiquen de manera confiable las malezas, las plagas de los cultivos y las enfermedades en tiempo real y brinden pasos preventivos para evitar grandes daños agrícolas. Últimamente, los sistemas de identificación inteligente basados en métodos de procesamiento de imágenes basados en inteligencia artificial han se vuelven fundamentales para la gestión agrícola, lo que permite el diagnóstico temprano de tales problemas antes de que se propaguen y causen daños importantes en los cultivos. Una vez que se ha identificado el agente infeccioso, la tecnología brinda a los agricultores un diagnóstico rápido, comentarios y remedios que incluyen medidas de prevención. Se han explorado y desarrollado técnicas de detección basadas en la identificación y clasificación de malezas, identificación y clasificación de plagas de insectos [73] e identificación y clasificación de enfermedades de cultivos.
Ventajas significativas para los agricultores, incluido un aumento en la producción y la calidad del producto, una reducción en el deterioro causado por el uso incorrecto o excesivo de fertilizantes, una reducción en el riesgo de pérdida de cultivos y una reducción en el tiempo y el costo asociados con las prácticas agrícolas.
El monitoreo remoto de las características fundamentales del suelo podría verse como una de las posibles utilizaciones de la Agricultura 4.0 para garantizar una gestión agrícola adecuada y sostenible. Junto con muchos otros factores, comprenden la temperatura, el contenido de humedad, las propiedades eléctricas, el valor del pH y la composición nutricional (nutrientes principales como nitrógeno (N), fósforo (P) y potasio (K), nutrientes secundarios como calcio, magnesio , y azufre, y micronutrientes). Los agricultores pueden administrar sus campos de manera más eficiente y sostenible a través de la combinación de sensores IoT que monitorean estos factores en tiempo real, metodologías de procesamiento de datos basadas en IA y sistemas de soporte de decisiones (DSS). Este enfoque trae prioridades, y estos tres proyectos nos están ayudando en esa búsqueda”.
Otra técnica única proviene de Aqua-4D y su tecnología patentada, que ha mejorado el crecimiento al mismo tiempo que logra un ahorro considerable de agua de hasta un 30%. El Aqua4D es una técnica desarrollada a principios de la década de 2000 y utiliza señales electromagnéticas para limpiar el agua antes de usarla. Estos impulsos son de bajo nivel y no invasivos. Influyen en la formación de agua y en su tensión superficial, provocando como consecuencia que las moléculas de agua y los minerales que contiene se reordenen. Como resultado, cuando las moléculas de agua se dividen en elementos más pequeños, pueden penetrar en el suelo con mayor facilidad. Debido al efecto capilar, la planta podría retener más agua, lo que significa que podría absorber la cantidad exacta de agua que necesita para sobrevivir.
Impacto del agua
Hay una variedad de diversas soluciones de eficiencia de agua disponibles en la actualidad. Lo más destacable es el uso de mulch plástico (una cubierta protectora) para maximizar la evapotranspiración, y también un novedoso sistema de riego por goteo, más eficiente y directo, y que no provoca la erosión del suelo. Se están realizando otros ensayos, como el de utilizar cubiertas de cristal para “reciclar” la evapotranspiración de los árboles y ver los resultados. “Estos tres proyectos nos están ayudando en nuestra campaña a largo plazo para ser lo más ecológicos posible”, dice Francisco Contardo-Sfeir, gerente general del Comité de Aguacate Hass de Chile. “Mejor eficiencia y menor consumo de agua.
