10 de diciembre de 2023
La agricultura inteligente, también conocida como agricultura inteligente, es la adopción de tecnologías avanzadas y operaciones agrícolas basadas en datos para optimizar y mejorar la sustentabilidad en la producción agrícola. Las tecnologías utilizadas para la agricultura inteligente incluyen IA , Automatización y Internet de las cosas (IoT).
Aunque las nuevas tecnologías y herramientas son parte integrante de la gestión agrícola y la producción de alimentos desde hace mucho tiempo, hoy en día existen preocupaciones urgentes que impulsan el desarrollo y la adopción de tecnologías agrícolas inteligentes. La principal de ellas es la seguridad alimentaria: la producción de alimentos debe aumentar en 70% de aquí a 2050 para seguir el ritmo de crecimiento de la población mundial, según el Fondo Monetario Internacional.1
El cambio climático está dificultando la obtención de 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 enfrenta desafíos de rentabilidad en medio del aumento de los costos de entradas como los fertilizantes, los precios volátiles de los productos básicos y los crecientes requisitos regulatorios.
“A través de la agricultura inteligente, podemos adaptarnos mejor a las incertidumbres que trae el cambio climático, mitigar los impactos ambientales 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, los motores de tracción a vapor que impulsaron la trilla de granos en el siglo XIX y los tractores de gasolina a principios del siglo XX.
La introducción de maquinaria agrícola redujo considerablemente la necesidad de trabajo físico en la agricultura, mientras que la recopilación y el análisis de datos permitieron a los agricultores mejorar sus resultados de cultivos y ganaderos. Este método, denominado 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 distintas cantidades de nutrientes para un óptimo crecimiento de los cultivos. Su trabajo llevó a la creación de sistemas agrícolas que aplican diferentes cantidades de recursos en un campo.3
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 basados en satélite. Al combinar datos de rendimiento con sistemas de posicionamiento global, los agricultores podrían 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 condujo a otro gran avance: la Automatización. El tractor autónomo surgió de una asociación entre la empresa de Equipamiento agrícola John Deere y la NASA a principios de la década de 2000.
Las tecnologías avanzadas que están revolucionando la producción agrícola en varias empresas del sector impulsan la agricultura moderna de hoy.
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE. UU. 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 convirtió 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 integrados con sensores, software y conectividad de red que les permiten recopilar datos. En el caso de la agricultura inteligente, los dispositivos IoT incluyen muchos tipos de sensores IoT, incluidos sensores para monitorear cultivos, rastrear ganado y observar el estado de los equipamientos. Los vehículos aéreos no tripulados (UAV, por sus siglas en inglés) o drones equipados con detección de luz y alcance (LiDAR, por sus siglas en inglés) también recopilan datos agrícolas a través de la teledetección.
La IA y el machine learning (ML) pueden ayudar a los agricultores a obtener insights de big data (conjuntos de datos grandes y complejos) derivados de las iniciativas de IoT. El analytics y el modelado de datos a través de herramientas de IA y ML basadas en la nube pueden informar 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 impulsados por el aprendizaje automático pueden ayudar a la industria agrícola a gestionar el proceso de producción, incluida la producción de cultivos, la utilización de la tierra y la planeación de 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 emplean robots para tareas como la siembra, la cosecha y la poda. También pueden desplegar vehículos aéreos no tripulados (UAV) para pulverizar fertilizantes, pesticidas y otras entradas agrícolas de forma más eficiente y precisa que los métodos tradicionales. La aplicación más precisa y limitada de fertilizantes, en particular, puede tener un impacto ambiental notable: los fertilizantes son una fuente importante de emisiones de gases de efecto invernadero.
El sector agrícola y los proveedores de tecnología pueden ayudar a crear un futuro mejor para la agricultura con técnicas e innovaciones agrícolas inteligentes. Estos son solo algunos ejemplos de optimización de la productividad agrícola en todo el mundo, gracias a la agricultura inteligente:
Detección inteligente del suelo para optimizar el agua
En Texas, unos sensores conectados a una aplicación para smartphone recopilan información en tiempo real sobre las condiciones del suelo, incluida su humedad. La aplicación combina esta información con otros datos, como los pronósticos meteorológicos, para realizar un análisis impulsado por IA que da lugar a recomendaciones de riego. La aplicación envía las recomendaciones a los dispositivos móviles de los agricultores para ayudarlos a desplegar eficientemente los recursos hídricos para mejorar el crecimiento de los cultivos en zonas afectadas por la sequía y el cambio climático.
Riego 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 basada en la nube que Ingesta información de Forecasting, satellite y sensores para medir el estrés de la vid. El análisis de los datos arroja recomendaciones de riego adaptadas a las necesidades de cada vid. Desde que se puso la herramienta en su lugar, los rendimientos han aumentado en un 26% mientras que se reduce el uso de agua en un 16%.
Control de clima impulsado por IA en invernaderos
En la región de Almaty de Kazakhstan, un "invernadero inteligente" de cinco hectáreas está equipado con tecnología de IoT e IA. Estas tecnologías monitorean 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 cultivos.4
Monitoreo del comportamiento animal para mejorar la producción lechera
En el Reino Unido, los investigadores colocaron sensores al ganado de granjas lecheras para rastrear su actividad, por ejemplo los pasos que dan y el tiempo dedicado a comer y acostarse. Dado que el ganado más activo generalmente muestra un comportamiento más positivo, dicha información puede ayudar a los agricultores a determinar es necesario intervenir, es decir, cambiar el entorno de los animales para elevar sus niveles de bienestar, lo que tiende a mejorar la producción de la leche.5
Recursos
Notas de pie de página
¹ "Helping Feed the World’s Fast-Growing Population", Rabah Arezki, IMF Blog, 31 de enero de 2017.
² “Agricultura inteligente: el potencial transformador de la agricultura basada en datos”, ISO.
³ “La evolución de la agricultura de precisión y sus participaciones políticas”, Bernt Nelson, American Farm Bureau Federation, 23 de agosto de 2023.
⁴ “Cómo un invernadero “inteligente” ayuda a los agricultores kazajos a cultivar hortalizas durante todo el año”, 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.