Introducción a la IA en la Agricultura y la Ganadería

La industria de la agricultura y la ganadería está a punto de experimentar una modernización y mejora extraordinarias gracias a la Inteligencia Artificial (IA). La IA ofrece herramientas para aumentar el rendimiento y la calidad de las explotaciones, transformando la agricultura.

La Agrotecnología, impulsada por la creciente demanda de alimentos saludables y ecológicos, utiliza avances como la conectividad digital, la IA, la analítica de datos, los sensores inteligentes (IoT) y la biotecnología para aumentar la productividad y la eficiencia en los cultivos.

La implementación de la IA en la agricultura y ganadería depende de cuatro factores principales:

1. Disponibilidad de equipo tecnológico especializado, lo que implica una inversión importante.
2. Necesidad de formación para adaptarse al cambio de paradigma, que requiere competencias digitales y análisis de datos.
3. Necesidad de estandarización en la recopilación e intercambio de datos para impulsar el crecimiento del mercado.
4. Recopilación de datos agrícolas significativos y bien etiquetados para alimentar los algoritmos de IA.

La modernización ha sido un desafío para los agricultores y ganaderos independientes. Los gobiernos deben incentivar la digitalización y modernización de las operaciones agrícolas y ganaderas.

Tendencias tecnológicas:

• Tractor autónomo: Guiado automático por GPS, accionamiento robotizado, reconocimiento de límites y operación remota.
• IA y rendimiento de cultivos: Selección de especies según la eficiencia del uso del agua y nutrientes, adaptación al cambio climático, resistencia a enfermedades y mejora del sabor.
• Visión artificial para el ganado: Calificaciones de condición corporal, patrones de alimentación y monitoreo del comportamiento.
• Vehículos aéreos no tripulados (UAV): Escaneo de campos con sensores multiespectrales, creación de mapas GPS, transporte de carga útil y monitoreo de ganado con cámaras termográficas.

Agricultura y Ganadería de Precisión

La Agricultura de Precisión busca estimar, evaluar y comprender los cambios en los cultivos para determinar con exactitud las necesidades de riego y fertilizantes, las fases de desarrollo y maduración, y los puntos óptimos de siembra y cosecha.

Objetivos:

• Incrementar la eficiencia y competitividad.
• Mejorar la calidad y cantidad de los productos agrícolas.
• Minimizar el impacto ambiental mediante la reducción de pesticidas y la optimización del riego, fertilizantes y energía.
• Conocer las condiciones de crecimiento de los cultivos en tiempo real.
• Mejorar el control y la protección contra plagas.
• Monitorear la variabilidad de microclimas.
• Prevenir riesgos por heladas.

Beneficios:

• Optimización del uso de recursos: Fertirrigación y suministro de insumos específicos para cada tipo de suelo.
• Mejora de la calidad de la producción: Aplicación de técnicas de déficit hídrico y monitoreo de la exposición solar.
• Reducción de la contaminación: Optimización de fitosanitarios y pesticidas.
• Mejora de la prevención de enfermedades: Modelos de predicción para controlar parámetros de propagación.

Técnicas utilizadas:

• Sistemas de Información Geográfica (GIS): Recopilación, análisis y presentación de información geoespacial para la toma de decisiones.
• Sistemas de posicionamiento GNSS: Localización precisa de cultivos y maquinaria agrícola para el autoguiado.
• Drones: Captura de imágenes aéreas para la detección temprana de plagas, enfermedades y análisis de suelos.
• Redes de sensores remotos: Monitoreo y análisis de parámetros ambientales para optimizar la productividad y los recursos.

2.1 Sistemas de Información Geográfica (GIS)

Los GIS crean mapas interactivos multicapa para visualizar datos complejos y realizar análisis espacial. Los datos se recopilan a través de GPS, robots, drones y redes de sensores, creando imágenes y mapas con información relevante (humedad, tipo de suelo, fertilización, etc.).

Los GIS con GPS integrado permiten recopilar datos en tiempo real, incluyendo la posición, lo que aumenta la eficiencia en el uso de recursos. El mapeo de campo con GPS ayuda a analizar variedades de cultivos, niveles de elevación, límites de campo y sistemas de riego.

Los sensores en la maquinaria complementan la información satelital. Por ejemplo, el satélite Landsat utiliza diferentes bandas de infrarrojos para identificar bosques, plantaciones sanas, campos cosechados y plantas insalubres.

2.2 Sistemas de Posicionamiento GNSS

El autoguiado, basado en cámaras, sensores y GNSS, optimiza procesos y reduce el uso de recursos (tiempo, combustible, semillas, etc.). Se utiliza en siembra, recolección y fertilización.

Los sistemas de autoguiado requieren alta precisión y utilizan correcciones como RTK mediante estaciones de referencia (CORS) y NTRIP.

2.3 Drones

Los drones se utilizan principalmente para la monitorización de cultivos. Las imágenes aéreas proporcionan información sobre estrés hídrico, deficiencias nutricionales, plagas y estado de desarrollo de las plantas.

Los drones también se utilizan para análisis de suelos en 3D, siembra, fertilización, fumigación, mapeo y topografía de cultivos, y monitoreo del riego.

2.4 Redes de Sensores Remotos

Estas redes monitorean y analizan parámetros ambientales para mejorar la productividad y optimizar los recursos. Los sensores inalámbricos instalados en los cultivos envían avisos sobre las condiciones, permitiendo tomar acciones preventivas manuales o automáticas.

Existen plataformas con sensores conectados a la nube para acceder a información en tiempo real y tomar decisiones inmediatas. La IoT permite utilizar pequeños dispositivos con sensores para monitorear diferentes parámetros del cultivo.

Tipos de sensores:

• Sensores de variables del terreno: Temperatura, humedad y contenido de agua.
• Sensores relativos a la planta: Humedad, temperatura, humectación de las hojas y grosor del tronco o fruto.
• Sensores asociados a los factores climáticos: Temperatura, humedad ambiental, radiación solar, intensidad y dirección del viento y lluvia.

La información recolectada se sube a internet mediante tecnologías IoT (WiFi, Bluetooth, Zigbee, LoRa, 4G-5G).

Ejemplos de uso:

• Control ambiental en bodegas para medir procesos de fermentación y crianza.
• Sensores de gases en granjas para prevenir la intoxicación de animales por amonio, sulfuro de hidrógeno y metano.
• Localización y monitoreo del ganado mediante GPS, sistemas magnéticos o RFID.

La red de sensores envía la información a un sistema experto que:

• Analiza las medidas.
• Genera alertas al responsable del cultivo.
• Realiza acciones correctoras (riego, insumos, radiación solar, etc.).
• Propone decisiones estratégicas.
• Aporta información histórica y actual de los parámetros.

Inteligencia Artificial en la Agricultura y la Ganadería

La IA y el aprendizaje automático (ML) se están adoptando rápidamente para mejorar la productividad y las técnicas agrícolas. El análisis predictivo, basado en grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, ayuda a los agricultores a mejorar el rendimiento y la calidad de las explotaciones.

Beneficios de la IA en la productividad agrícola:

1. Incorporación de la tecnología de Internet de las Cosas (IoT).
2. Obtención de información basada en imágenes.
3. Sistemas de recomendación de insumos agrícolas.
4. Supervisión de la salud de cultivos y ganadería.
5. Chatbots para agricultores.
6. Técnicas de automatización de insumos agrícolas.

Los sensores IoT generan gran cantidad de datos en tiempo real (temperatura, humedad, clima) que, junto con la teledetección y la detección de proximidad, mejoran la planificación agrícola.

Tipos de teledetección:

• Remota: Datos de sensores aéreos (drones y satélites).
• De proximidad: Datos de sensores en contacto con el suelo.

La fusión de datos remotos y de proximidad proporciona un análisis completo del campo y el seguimiento de los cultivos.

La combinación de teledetección, visión artificial e imágenes hiperespectrales permite escanear miles de hectáreas de cultivos, vigilándolos durante todo su ciclo de vida para detectar anomalías, plagas y deficiencias de nutrientes.

Ejemplo:

Aerialtronics, fabricante de drones, se asoció con IBM Watson IOT para capturar imágenes de granjas, analizarlas en tiempo real y proporcionar contramedidas inmediatas.

Las soluciones cognitivas, basadas en datos históricos, previsiones meteorológicas, calidad de las semillas y nivel de pesticidas, ofrecen recomendaciones a los agricultores sobre la elección de semillas y el uso de fertilizantes.

Chatbots en la Agricultura y Ganadería

Los chatbots mejoran la toma de decisiones, optimizan la gestión de datos y proporcionan asesoramiento personalizado a los agricultores.

Características:

• Asesoramiento en tiempo real.
• Monitoreo de cultivos.
• Gestión de datos agrícolas.
• Educación agrícola.
• Interacción con maquinaria agrícola autónoma.
• Soporte al cliente.

Automatización del Riego

Los equipos de riego utilizan IA entrenada con datos climáticos históricos, calidad del suelo y cultivos anteriores para automatizar el proceso de riego, mejorando el rendimiento y el uso sostenible del agua.