10 de diciembre de 2023
La agricultura inteligente es la adopción de tecnologías avanzadas y operaciones agrícolas basadas en datos para optimizar y mejorar la sostenibilidad en la producción agrícola. Las tecnologías utilizadas para la agricultura inteligente incluyen la inteligencia artificial (IA), la automatización y el Internet de las cosas (IoT).
Aunque las nuevas tecnologías y herramientas han sido durante mucho tiempo parte integral de la gestión agrícola y la producción de alimentos, las preocupaciones urgentes impulsan el desarrollo y la adopción de tecnologías agrícolas inteligentes en la actualidad. El principal de ellos es la seguridad alimentaria: la producción de alimentos debe aumentar en un 70 % para 2050 para seguir el ritmo del crecimiento de la población mundial, según el Fondo Monetario Internacional1
.El cambio climático hace que sea más difícil garantizar suficientes alimentos. Reduce el rendimiento de los cultivos y pone en peligro la disponibilidad de recursos naturales, como el agua para el riego. Además de los problemas climáticos, el sector agrícola también se enfrenta a desafíos de rentabilidad debido al aumento de los costes de las entradas, como los fertilizantes, la volatilidad de los precios de las materias primas y el aumento de los requisitos reglamentarios.
"A través de la agricultura inteligente, podemos adaptarnos mejor a las incertidumbres que trae consigo el cambio climático, mitigar los impactos medioambientales y promover la resiliencia en la producción agrícola".
— Organización Internacional de Normalización2
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Las primeras prácticas agrícolas se centraban en el uso de mano de obra humana, animales y herramientas sencillas. Algunos avances notables en la tecnología agrícola fueron la invención de la sembradora para una siembra más eficiente en 1701, las máquinas de tracción a vapor que impulsaban la trilla de grano en el siglo XIX y los tractores de gasolina a principios del siglo XX.
La introducción de maquinaria agrícola redujo en gran medida la necesidad de trabajo físico en la agricultura, mientras que la recopilación y el análisis de datos permitieron a los agricultores mejorar su producción agrícola y ganadera. Este método, llamado agricultura de precisión, comenzó a principios de la década de 1980 con el Dr. Pierre Robert, también conocido como "el padre de la agricultura de precisión". Estudió cómo las diferentes áreas de un campo necesitan diversas cantidades de nutrientes para el mejor crecimiento de los cultivos. Su trabajo condujo a la creación de sistemas agrícolas que aplican diferentes cantidades de recursos en un campo3
.En la década de 1990, la tecnología agroindustrial avanzó aún más con la creación del monitor digital de rendimiento de cultivos y el creciente uso de sistemas de posicionamiento global (GPS) basados en satélite. Al combinar los datos de rendimiento con el GPS, los agricultores podían mapear sus rendimientos, brindándoles información importante sobre las características y la calidad de los cultivos en tiempo real durante la cosecha. Más tarde, la tecnología GPS condujo a otro gran avance: la automatización. El tractor autónomo surgió de una asociación entre la empresa de equipo John Deere y la NASA a principios de la década de 2000.
Las tecnologías avanzadas que están revolucionando la producción agrícola en varias agroempresas impulsan la agricultura moderna de hoy en día.
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) del Departamento de Comercio de EE. UU. define la tecnología de la información y las comunicaciones (TIC) como la captura, el almacenamiento, la recuperación, el procesamiento, la visualización, la representación, la presentación, la organización, la gestión, la seguridad, la transferencia y el intercambio de datos e información. La recopilación de datos sobre todo, desde el contenido del suelo hasta las condiciones meteorológicas, se ha convertido en una faceta clave de la agricultura inteligente, y las TIC están ayudando a los agricultores a organizar y transferir esos datos.
IoT se refiere a una red de dispositivos físicos, vehículos, electrodomésticos y otros objetos físicos que están equipados con sensores, software y conectividad de red que les permite recopilar datos. En el caso de la agricultura inteligente, los dispositivos IoT incluyen muchos tipos de sensores IoT, incluyendo sensores para supervisar los cultivos, rastrear el ganado y observar el estado del equipo agrícola. Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) o drones equipados con detección y alcance de luz (LiDAR) también recopilan datos agrícolas a través de la teledetección.
La IA y el machine learning (ML) pueden ayudar a los agricultores a extraer conocimiento del big data, grandes y complejos conjuntos de datos, procedentes de las iniciativas del IoT. El análisis y el modelado de datos mediante herramientas de IA y ML basadas en la nube pueden fundamentar la toma de decisiones y las técnicas de agricultura inteligente. Por ejemplo, el análisis predictivo, los conjuntos de datos meteorológicos y los modelos de forecasting agrícola basados en ML pueden ayudar al sector agrícola a gestionar el proceso de producción, incluyendo la producción de cultivos, la utilización de la tierra y la cadena de suministro.
La automatización y la robótica ocupan un lugar destacado en las prácticas agrícolas inteligentes modernas. Además de los tractores autónomos, los agricultores utilizan robots para tareas como la siembra, la cosecha y la poda. También pueden implementar vehículos aéreos no tripulados para rociar fertilizantes, pesticidas y otras entradas agrícolas de una manera que puede ser más eficiente y precisa que los métodos tradicionales. La aplicación más precisa y limitada de fertilizantes, en particular, puede tener un impacto medioambiental notable: el fertilizante es una fuente importante de emisiones de gases de efecto invernadero.
El sector agrícola y los proveedores de tecnología pueden contribuir a mejorar el futuro de la agricultura con técnicas e innovaciones agrícolas inteligentes. Estos son algunos ejemplos de optimización de la productividad agrícola en todo el mundo, gracias a la agricultura inteligente:
Detección inteligente del suelo para la optimización del agua
En Texas, unos sensores conectados a una aplicación para móviles están recopilando información en tiempo real sobre las condiciones del suelo, incluida su humedad. La aplicación combina esta información con otros datos, como las previsiones meteorológicas, para realizar un análisis con IA que da como resultado recomendaciones de riego. La aplicación envía las recomendaciones a los dispositivos móviles de los agricultores para ayudarles a implementar eficazmente los recursos hídricos para un mejor crecimiento de los cultivos en las zonas afectadas por las sequías y el cambio climático.
Riego basado en la nube para el estrés de la vid
En California, donde el uso eficiente del agua también es una preocupación importante, una bodega implementó una herramienta en la nube que consume información de las previsiones meteorológicas, las imágenes de satélite y los sensores para medir el estrés de los viñedos. El análisis de los datos arroja recomendaciones de riego adaptadas a las necesidades de cada cepa. Desde la creación de la herramienta, el rendimiento ha aumentado un 26 % y ha reducido el consumo de agua un 16 %.
Control climático impulsado por IA en invernaderos
En la región kazaja de Almaty, hay un invernadero inteligente de cinco hectáreas equipado con tecnología de IoT y la IA. Estas tecnologías supervisan las condiciones dentro de los invernaderos y ajustan automáticamente la temperatura, la luz, la humedad y los niveles de riego según sea necesario para crear el entorno óptimo para el crecimiento de los cultivos4
.Supervisar el comportamiento de los animales para mejorar la producción de productos lácteos
En el Reino Unido, los investigadores colocaron sensores en las vacas de las granjas lecheras para registrar su actividad, incluidos los pasos dados y el tiempo que pasaban comiendo y tumbadas. Dado que el ganado más activo suele mostrar un comportamiento más positivo, esta información puede ayudar a los ganaderos a determinar si es necesario intervenir, por ejemplo, cambiando el entorno de los animales para aumentar sus niveles de satisfacción, lo que tiende a mejorar la producción de leche5
.Recursos
Notas a pie de página
¹ “Helping Feed the World’s Fast-Growing Population”. Rabah Arezki. Blog de IMF. 31 de enero de 2017.
² “Smart farming: the transformative potential of data-driven agriculture”. ISO.
³ “The Evolution of Precision Agriculture and Policy Implications”. Bernt Nelson. American Farm Bureau Federation. 23 de agosto de 2023.
⁴ “How a “smart” greenhouse helps Kazakh farmer grow vegetables all year round”. Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. 2 de agosto de 2023.
⁵ “How 'robocows' are helping keep Scotland's cattle happy”. The Herald. 14 de agosto de 2023.