“Hacer eficiente la tierra como el producto, ha formado parte de un trabajo constante y arduo. Que gracias a una serie de investigaciones se ha logrado conjuntar con esta actividad tan noble, que resulta increíble.”

Desde hace algún tiempo la Inteligencia artificial ha llegado a la agricultura.

La Inteligencia Artificial (IA) consiste en que una máquina tenga la capacidad de percibir el entorno, que por medio de ciertas capacidades de razonamiento flexible, tome decisiones para afrontar un problema específico relacionado con el entorno.

Este aprendizaje automático se da cuando ésta máquina, en concordancia con un conjunto definido de protocolos, puede mejorar su habilidad para resolver, enfrentar los problemas y metas relacionados con ese entorno, a medida que las estadísticas de los datos que recibe se incrementan, le permite predecir mejor una variedad de respuestas posibles.

Modelos predictivos de climas, de suelos, de procesos, mejoramiento de plantas, maquinarias y tecnología que llega, nos permite trabajar con mejor calidad y facilidad en el campo.

Empresas en franco desarrollo de tecnologías, nos permiten la eliminación de malezas de las plantaciones, con una precisión milimétrica, robótica a modo de tractor para labrar la tierra de forma autónoma, que seleccionan por ejemplo lechuga a lechuga como el deep learning y las toman con todo el cuidado. Los invernaderos convertidos en campos del futuro, están exentos de las inclemencias climatológicas, regulables, evitando pesticidas, en condiciones perfectas para cada necesidad del cultivo.

Poder optimizar la alimentación es necesario, para el futuro que nos espera.

La agricultura con inteligencia artificial no necesitará ni siquiera de los cambios genéticos, sino de adecuar las condiciones de cultivo a cada especie, es decir, ajustar perfectamente las necesidades a cada planta, una por una.

La IA no sólo es posible aplicarla bajo agricultura protegida o invernaderos, debido a la cantidad de variables que podemos añadir. La diferencia es que la IA contra los métodos tradicionales nos proporciona precisión.

Hoy existen tecnologías que envían imágenes a procesadores, en donde el sistema es capaz en segundos de definir si la planta que se observa sirve o no sirve, y el sistema decide qué acciones deben tomarse, si aniquilar las malezas, fertilizar la planta o eliminarla para favorecer el espacio para otra con una efectividad del 98%.

Por ejemplo, el Lettucebot, funciona por medio de 20 procesadores de última generación junto con rociadores de precisión milimétrica, algoritmos de visión que le permite tomar 5,000 decisiones por minuto. El sistema es manejado por un tractor que avanza a 6 kilómetros p/h, por la plantación verificando 16 hectáreas diarias.

Hipotéticamente, ya es posible que las máquinas resuelvan problemas relacionados con la interacción física de cosas en conjunto, dentro de cierto entorno con al IA y el aprendizaje automático.

La agricultura digital y todas las tecnologías agrícolas, han abierto una cantidad de datos enormes, satélites, drones, sensores, que recolectan información durante todo el día sobre campos abiertos y agricultura protegida, monitoreando la salud de las plantas, condiciones de suelo, humedad, temperaturas, plagas, etc.

Actualmente los agricultores pueden ver a través de los ojos de la tecnología, teniendo más facilidad de conocer de forma precisa las necesidades de sus cultivos, tomar decisiones adecuadas y efectivas.

Las plataformas patentadas para predecir plagas, generadas a partir de la importancia de los datos, estadísticas, temporales, algoritmos e imágenes, es lo que ofrecen hoy empresas para poder proteger y predecir lo que puede sufrir el cultivo en cuestión de segundos.

La incorporación de estas aplicaciones, ayuda también con el marketing y gestión de ventas; ya que predice la cantidad de producto que puede venderse en semanas, conocer los beneficios en función de costos, suministros o hacer un vínculo entre oferta y demanda.

Los pronósticos de mercado, tendencias, cambios y posibilidades comerciales, son algunas de las ofertas de aplicaciones y tecnologías agrícolas disponibles en el mercado.

La agricultura de precisión como Inteligencia artificial.

Los avances en IA brindan un salto de una agricultura generalmente biológica, a una agricultura de precisión, este cambio se define como la introducción a un control en cuanto a evaluación y seguridad para los eslabones de la cadena agrícola.

La toma de decisiones de la IA, se lleva a cabo desde la semilla, las condiciones de riego, tratamientos, fertilizaciones, recolección, transformación del fruto, venta y entrega del producto terminado.

El Big data o análisis predictivo, es el desarrollo de la tecnología que genera datos estructurados o desestructurados independientemente del formato o infraestructura técnica de la que provenga.

El Big Data es la base que permite el crecimiento y da pie a la IA, logrando que la tecnología y las máquinas, aprendan un lenguaje más natural conocido como Learn Machine.

Hoy por hoy la toma de decisiones es una combinación entre aprendizaje predictivo y una fuerte y potente matemática.