Fecha de publicación: 10 de diciembre de 2023
Colaboradores: Alice Gomstyn y Alexandra Jonker
La agricultura inteligente, también conocida como prácticas agrícolas inteligentes, 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).
Si bien las nuevas tecnologías y herramientas han sido una parte integral de la gestión agrícola y la producción de alimentos, actualmente el desarrollo y la adopción de tecnologías agrícolas inteligentes están impulsados por preocupaciones urgentes. La principal preocupación es la seguridad alimentaria: según el Fondo Monetario Internacional, la producción de alimentos debe aumentar en un 70 % para 2050 para seguir el ritmo del crecimiento de la población mundial.1
El cambio climático, que perjudica el rendimiento de los cultivos y pone en peligro la disponibilidad de recursos naturales, por ejemplo, el agua para el riego, agrava los problemas de seguridad alimentaria. Además de lidiar con estos problemas, el sector agrícola también enfrenta desafíos de rentabilidad en medio del aumento de los costos de los insumos (por ejemplo, los fertilizantes), la volatilidad de los precios de las materias primas y los requisitos normativos crecientes.
“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”.
— La Organización Internacional de Normalización (ISO)2
Integre la tecnología de la agricultura inteligente con pronósticos agrícolas precisos.
Los beneficios de la agricultura sostenible y cómo conseguirlos
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 para lograr que la siembra fuera más eficiente en 1701, la introducción de los motores a vapor que impulsaron la trilla de granos en el siglo XIX y la introducción de tractores con motores a gasolina a principios del siglo XX.
Si bien el advenimiento de la maquinaria agrícola redujo significativamente 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. La "agricultura de precisión", también conocida como "prácticas agrícolas de precisión", se remonta a principios de la década de 1980, al trabajo del Dr. Pierre Robert, conocido como "padre de agricultura de precisión". El Dr. Robert investigó la variabilidad del suelo y la idea de que diferentes partes de un campo requieren diferentes niveles de nutrientes para permitir un rendimiento óptimo de los cultivos. La investigación de Robert ayudó a allanar el camino para el desarrollo de la gestión de campos de tasa variable en sistemas agrícolas.3
En la década de 1990 se produjo otro salto cualitativo en la tecnología utilizada por las empresas agrícolas, gracias a la invención del monitor digital para controlar el 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, mientras 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.
IBM y Texas A&M AgriLife proporcionan datos, tecnología y experiencia a los agricultores que lo necesitan
Las soluciones agrícolas modernas actuales están impulsadas por tecnologías avanzadas que están revolucionando la producción agrícola en empresas agrícolas grandes y pequeñas.
Las TIC abarcan captura, almacenamiento, recuperación, procesamiento, visualización, representación, presentación, organización, administración, seguridad, transferencia e intercambio de datos e información, según lo define el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología del Departamento de Comercio de Estados Unidos. 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.
El Internet de las cosas (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 permite recopilar datos. En el caso de la agricultura inteligente, los dispositivos IoT conectados incluyen muchos tipos de sensores IoT, también conocidos como "sensores inteligentes", que se utilizan, por ejemplo, para monitorear cultivos, rastrear ganado y observar el estado de los equipos agrícolas, entre otras funciones. Los vehículos aéreos no tripulados (UAVs) o drones equipados con LiDAR también recopilan datos agrícolas a través de la detección remota.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a los agricultores a obtener información estratégica de las iniciativas de "big data", conjuntos de datos de gran tamaño y complejos. El análisis y el modelado de datos a través de soluciones de IA y aprendizaje automático basados 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 proyección agrícola, potenciados por aprendizaje automático, pueden ayudar a la industria agrícola a gestionar el proceso de producción agrícola en aspectos tales como la producción de cultivos, el uso de la tierra y la planificación de la cadena de suministro.
La automatización y la robótica se destacan en las prácticas agrícolas inteligentes modernas. Además de los tractores autónomos, los agricultores aprovechan los robots para tareas como la siembra, la cosecha y la poda. También pueden implementar el uso de vehículos aéreos no tripulados (que habitualmente se utilizan para la recopilación de datos) para pulverizar fertilizantes, pesticidas y otros insumos agrícolas de una manera que puede ser más eficiente y precisa que los métodos tradicionales. En particular, la aplicación más precisa y limitada de los fertilizantes puede tener un impacto ambiental notable: el fertilizante es una fuente significativa 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 algunos ejemplos de optimización de la productividad agrícola en todo el mundo, gracias a la agricultura inteligente.
En Texas, los sensores vinculados a una aplicación de teléfono inteligente recopilan información en tiempo real sobre las condiciones del suelo, por ejemplo la humedad del suelo. La aplicación combina esta información con otros datos, como los pronósticos meteorológicas, para realizar un análisis basado en inteligencia artificial que da como resultado recomendaciones de riego. Las recomendaciones se envían a los dispositivos móviles de los agricultores para ayudarles a implementar de manera eficiente los recursos hídricos, con el fin de lograr un mejor crecimiento de los cultivos en las zonas afectadas por las sequías y el cambio climático.
En California, donde el uso eficiente del agua también es una preocupación importante, una bodega implementó una solución basada en la nube que ingiere información de pronósticos meteorológicos e imágenes satelitales, así como de 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 implementó la solución, los rendimientos aumentaron en un 26 ¡ % mientras que el uso de agua se redujo en un 16 %.
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
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
Integre la tecnología de agricultura inteligente con pronósticos agrícolas precisos para ayudar a minimizar las afectaciones y maximizar la producción de cultivos.
Aproveche la solución modular basada en blockchain, que beneficia a todos los participantes de la red con un ecosistema alimentario más seguro, inteligente y sostenible
Gestione los portafolios inmobiliarios a lo largo de su ciclo de vida mediante una gestión de activos inteligente y un sistema integrado de gestión del lugar de trabajo (IWMS, por sus siglas en inglés).
A través del Internet de las cosas, las empresas pueden monitorear, gestionar y automatizar sus operaciones de manera más eficiente y con mayor control.
IBM y Texas A&M AgriLife están trabajando juntos para ayudar a los agricultores a recibir información sobre el uso del agua.
Conozca los datos geoespaciales y los beneficios de usarlos para la previsión y mitigación de riesgos.
LiDAR es una tecnología de teledetección que utiliza rayos láser para medir distancias y movimientos precisos en un entorno.
Impulsada por la demanda del mercado y alimentada por la tecnología, la transformación digital significa adoptar las experiencias de clientes, socios comerciales y empleados que priorizan la tecnología.
Descubra cómo la IA puede ayudar a crear un futuro más brillante para la agricultura.
Notas de 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 Agricultura y la Alimentación, 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.