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Agricultura inteligente
Publicado: 10 de diciembre de 2023
Colaboradores: Alice Gomstyn, Alexandra Jonker
La agricultura inteligente es la adopción de tecnologías avanzadas y operaciones agrícolas basadas en datos para optimizar y mejorar la sostenibilidad de 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 que las nuevas tecnologías y herramientas hace tiempo que son parte integrante de la gestión de las explotaciones agrarias y de la producción alimentaria, el desarrollo y la adopción de tecnologías de agricultura inteligente obedecen hoy a preocupaciones urgentes. Sobre todo, la seguridad alimentaria: según el Fondo Monetario Internacional, la producción de alimentos debe aumentar un 70 % de aquí a 2050 para seguir el ritmo del crecimiento demográfico mundial.1
La preocupación por la seguridad alimentaria se ve agravada por el cambio climático, que afecta al rendimiento de los cultivos y pone en peligro la disponibilidad de recursos naturales como el agua para el riego. Además de lidiar con estos problemas, el sector agrícola también se enfrenta a desafíos de rentabilidad en medio del aumento de los costes de insumos como los fertilizantes, la volatilidad de los precios de los productos básicos 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".
— La Organización Internacional de Normalización (ISO)2
Integrar la tecnología agrícola inteligente con una previsión agrícola precisa.
Las primeras prácticas agrícolas se centraban en el uso de mano de obra, animales y herramientas simples. Algunos avances notables en la tecnología agrícola fueron la invención de la sembradora en 1701 para una siembra más eficiente, la introducción de las máquinas de tracción de vapor que impulsaron la trilla del grano en el siglo XIX y la introducción de los tractores de gas a principios del siglo XX.
Aunque la llegada de la maquinaria agrícola redujo considerablemente el trabajo manual necesario para la producción agrícola, la capacidad de recopilar y analizar datos ayudó a los agricultores a optimizar su producción agrícola y ganadera. Esta "agricultura de precisión" se remonta al menos a principios de la década de 1980, al trabajo del Dr. Pierre Robert, conocido como "el padre de la agricultura de precisión". El Dr. Robert investigó la variabilidad del suelo y la idea de que las diferentes partes de un campo requieren diferentes niveles de nutrientes para permitir un rendimiento óptimo de los cultivos. Las investigaciones del Dr. Robert contribuyeron a allanar el camino para el desarrollo de la gestión variable de los campos en los sistemas agrícolas.3
En la década de 1990 se produjo otro salto adelante en la tecnología utilizada por las empresas agrícolas con la invención del monitor digital de rendimiento de cultivos y el uso creciente de sistemas de posicionamiento global por satélite (GPS). La combinación de los datos del monitor de rendimiento con la cartografía GPS permitió elaborar mapas de rendimiento, que proporcionaron información importante sobre las características y la calidad de los cultivos en tiempo real, a medida que se cosechaban. Más tarde, el GPS ayudó a impulsar otro avance importante en la tecnología agrícola: la automatización. El tractor autónomo y autoconducido nació de la colaboración entre la empresa de maquinaria agrícola John Deere y la NASA a principios de la década de 2000.
Los pequeños agricultores producen alrededor de un tercio del suministro mundial de alimentos.
Hoy en día, las soluciones agrícolas modernas se basan en tecnologías avanzadas que están revolucionando la producción agrícola en empresas grandes y pequeñas.
Las TIC abarcan 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, según la definición del Instituto Nacional de Normas y Tecnología del Departamento de Comercio de Estados Unidos. La recogida de datos, 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.
Internet de las Cosas (IoT) es una red de dispositivos físicos, vehículos, electrodomésticos y otros objetos físicos dotados de sensores, software y conectividad de red que les permite recopilar datos. En el caso de la agricultura inteligente, los dispositivos de IoT conectados incluyen muchos tipos de sensores de IoT, también conocidos como "sensores inteligentes", como los destinados a la supervisión de cultivos, el seguimiento del ganado y la observación del estado de los equipos agrícolas, entre otros. Los UAV (vehículos aéreos no tripulados) o drones equipados con LiDAR (detección y localización de imágenes por láser) también recogen datos agrícolas mediante teledetección.
La inteligencia artificial y el machine learning pueden ayudar a los agricultores a extraer información del "big data" (conjuntos de datos grandes y complejos) procedentes de las iniciativas de IoT. El análisis de datos y el modelado mediante soluciones de IA y machine learning 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 previsión agrícola basados en machine learning pueden ayudar al sector agrícola a gestionar el proceso de producción agrícola, incluida la producción de cultivos, la utilización de la tierra y la planificación de la cadena de suministro.
La automatización y la robótica ocupan un lugar destacado en las prácticas modernas de agricultura inteligente. Además de los tractores autónomos, los agricultores utilizan robots para realizar tareas como sembrar, cosechar y podar. También pueden utilizar VANT (vehículos aéreos no tripulados), que suelen emplearse para la recogida de datos, para pulverizar fertilizantes, pesticidas y otros insumos agrícolas de forma más eficaz y precisa que con los métodos tradicionales. a aplicación más precisa y limitada de fertilizantes, en particular, puede tener un impacto medioambiental notable, puesto que los fertilizantes son 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.
En Texas, los sensores conectados a una aplicación de telefonía inteligente reúnen 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 basado en inteligencia artificial que da lugar a recomendaciones de riego. Las recomendaciones se envían a los dispositivos móviles de los agricultores para ayudarles a utilizar eficazmente los recursos hídricos para mejorar el crecimiento de los cultivos en zonas afectadas por la sequía y el cambio climático.
En California, donde el uso eficiente del agua también es una preocupación importante, una viña implementó una solución basada en la nube que ingiere información de previsiones meteorológicas e imágenes por satélite, así como de sensores para medir el estrés de la vid. El análisis de los datos permite obtener recomendaciones de riego adaptadas a las necesidades de cada vid. Desde que se implementó la solución, los rendimientos aumentaron en un 26 %, mientras que el uso de agua se redujo en un 16 %.
En la región kazaja de Almaty, un "invernadero inteligente" de cinco hectáreas está equipado con tecnología de la IoT y la IA. Estas tecnologías controlan 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.
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 leche.5
Integre tecnología agrícola inteligente con previsiones agrícolas precisas para ayudar a minimizar las interrupciones y maximizar la producción de cultivos.
Aproveche una solución modular basada en blockchain, que beneficia a todos los participantes de la red con un ecosistema alimentario más seguro, inteligente y sostenible.
Gestione las carteras de bienes inmuebles a lo largo de su ciclo de vida con un sistema inteligente de gestión de activos y de gestión integrada del espacio de trabajo (IWMS).
A través del Internet de las cosas, las empresas pueden supervisar, gestionar y automatizar sus operaciones de forma más eficiente y con mayor control.
IBM y Texas A&M AgriLife colaboran para ayudar a los agricultores a recibir información sobre el uso del agua.
Obtenga más información sobre los datos geoespaciales y los beneficios de utilizarlos para la previsión y la mitigación de riesgos.
LiDAR es una tecnología de teledetección que utiliza rayos láser para medir con precisión distancias y movimientos en un entorno.
Impulsada por la demanda del mercado y alimentada por la tecnología, la transformación digital significa adoptar experiencias digitales para clientes, socios comerciales y empleados.
Descubra cómo la IA puede ayudar a crear un futuro más brillante para la agricultura.
Notas a pie de página
¹“Helping Feed the World’s Fast-Growing Population.” (enlace externo a ibm.com) Blog del FMI, 31 de enero de 2017.
²“Smart farming: the transformative potential of data-driven agriculture. " (enlace externo a ibm.com) ISO.
³”The Evolution of Precision Agriculture and Policy Implications.” (enlace externo a ibm.com) American Farm Bureau Federation, 23 de agosto de 2023.
⁴”How a “smart” greenhouse helps Kazakh farmer grow vegetables all year round.” (enlace externo a ibm.com) Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, 2 de agosto de 2023.
⁵“Robocow: Sensors attached to cattle giving farmers a head start on keeping them happy.” (enlace externo a ibm.com) Yahoo Noticias. 14 de agosto de 2023.