¿Cómo los algoritmos de visión artificial están mejorando la toma de decisiones en el agro?

La agricultura es una de las actividades productivas más antiguas de la historia. De hecho es el conjunto de técnicas que permitió que las sociedades dejaran de deambular en busca de alimento y se establecieran en terrenos donde la siembra proliferara. Por si fuera poco, es uno de los pilares alimenticios del mundo, por lo que ha tenido que evolucionar con él.

La densidad demográfica del planeta ha aumentado considerablemente en el transcurso de los años, lo que ha significado un gran desafío para la producción agrícola, ya que a medida que la población aumenta, no sólo son más bocas que alimentar, sino que la disponibilidad de terrenos para sembrar dismuye.  Se estima que para el 2050 la población del planeta alcance la cifra de 9.3 mil millones de habitantes, situación que ya tiene pensando a las empresas del sector cómo optimizar sus procesos. Es ahí donde la tecnología empieza a tomar protagonismo en el presente y futuro de esta actividad.

La agricultura de precisión resulta clave para satisfacer las demandas del amplio y exigente mercado actual. La globalización y el alza de las exportaciones incrementan la necesidad de una producción eficiente, efectiva, de calidad y sostenible.  En este sentido, la inclusión de herramientas de tecnología avanzada como la visión artificial pueden revolucionar la producción, control, gestión de la calidad y rendimientos de los cultivos.

¿Qué es la visión artificial y para qué sirve en el agro?

La visión artificial, también conocida como visión por computador es una solución que consiste en adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real, a través de la obtención de información numérica o simbólica que luego un ordenador interpreta para percibir y comprender tales imágenes y actuar de determinada manera o prever escenarios. Las imágenes pueden ser obtenidas desde distintos medios, como fotografías, capturas desde satélites, transmisión desde cámaras de videos y scanners.

Cerca del 20% de los campos del mundo están incluyendo esta herramienta para mejorar su productividad y ya están viendo alentadores resultados. Por ejemplo, mediante la utilización de algoritmos de aprendizaje automático y visión artificial se puede clasificar datos y extraer información que da cuenta de patrones de distribución, estado de las siembras, desarrollo del producto y evolución del cultivo, entre otras cosas. Además, la monitorización en tiempo real entrega importante información para predecir las características que tendrá la producción final.

“Para optimizar los campos, una de las técnicas más llamativas radica en el procesamiento y análisis de imágenes, con ellas es posible desde monitorear los cultivos, hasta identificar variables de crecimiento, medir la efectividad de los fertilizantes, desarrollar modelos de manejo, entre muchas otras aplicaciones. Sin embargo, lo más interesante viene del uso de estos datos en cruce con otros, provenientes de la operación en terreno, para generar modelos de asombrosa utilidad para los agricultores”, comentó Rodrigo Hermosilla, CEO & Co- Founder de Dataciencia.

Además, agregó que “Dataciencia está desarrollando la capacidad para tener modelos predictivos que permitan determinar, en etapas tempranas eventos fenológicos y, con ello, prever acciones mitigadoras y compensatorias antes que ocurra un evento”.

Experiencia que en España, por ejemplo, están viviendo hace algún tiempo, reportando interesantes ventajas para la producción agrícola. Tal el el caso de la industria del aceite de oliva. Las empresas del sector se están atreviendo a tecnologizar sus plantaciones, utilizando una aplicación de visión artificial en la almazara, lo que les ha permitido evaluar automáticamente la calidad potencial de cada fruto (según estado de maduración, sanitario y presencia de frutos con plagas), clasificar previamente el producto y, con esto, mejorar la calidad de los aceites obtenidos.

La automatización del proceso logró hacer que el propio sistema sea el que decide si a qué  tolva de almacenamiento debe ir cada fruto y el proceso de limpieza y lavado que debe utilizarse en el mismo. Esto es factible gracias a un protocolo de comunicación con el patio de la almazara, permitiendo adelantar el comportamiento de la aceituna durante su proceso y mejorar, en tiempo real, las características del aceite obtenido. Misma ventaja que podemos tener en los campos de Chile

¿Qué otras soluciones de Data Science se pueden aplicar en el campo?

  • Evaluación de la temperatura y del suelo: Utilización de aprendizaje automático para predecir el efectos del clima y de las características del suelo sobre la calidad del producto. Evita pérdidas de plantaciones.
  • Robots agrícolas: Máquinas y ordenadores que realizan diversas tareas agrícolas, como: recolección, detección y exterminio de maleza.
  • Análisis predictivo:  Uso de algoritmos que pueden interpretar información útil para investigación y desarrollo agrícola, análisis estacional, costes del negocio, escenarios de mercado, entre otros.
  • Software de administración del campo: Permite administrar de forma más eficiente los recursos de las plantaciones.
  • Agricultura de interior: Monitoreo y optimización de cultivos hidropónicos y aeropónicos con el objetivo de mejorar el uso del agua, el rendimiento de la siembra y perfeccionar el sabor y valor nutritivo, a través de inteligencia artificial e IoT.

La tecnología está a disposición de las diferentes industrias para hacer más eficientes sus procesos, como la agricultura que está siendo impactada por la digitalización para poder satisfacer las necesidades de una creciente sociedad. En este sentido, Ricardo Núñez, CTO de Datacienica comentó que “Estamos ayudando a nuestros clientes del mundo agrícola a identificar oportunidades que permitan la toma de decisiones basadas en datos, utilizando técnicas avanzada de análisis, big data e inteligencia artificial”. Esto reafirma que la innovación puede llevar a una empresa al siguiente nivel e impulsarala a convertirse en una organización de clase mundial. Lo principal es perder el miedo al cambio.

 

 

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