El uso de la inteligencia artificial (IA) no solo está muy extendido en la industria. La tecnología también tiene un papel muy destacado en la agricultura y la ganadería.
La inteligencia artificial, o IA para abreviar, ya se está utilizando en muchas áreas de la economía. La IA juega un papel, por ejemplo, en los asistentes de idiomas, en los procesos de reconocimiento facial o en los sistemas de navegación. En pocas palabras, la IA se refiere a máquinas o robots que pueden reconocer patrones en grandes cantidades de datos y derivar soluciones de forma independiente para una decisión o pasos de trabajo posteriores.
Esto significa que, con la ayuda de la IA, se pueden vincular y evaluar tareas muy complejas con muchos datos diferentes o incompletos. Además, los módulos de IA pueden registrar continuamente nuevos datos y ajustar el proceso de toma de decisiones en consecuencia. Los sistemas reciben los datos, por ejemplo, a través de sensores, cámaras o señales acústicas.
Gran beneficio para la agricultura
Por lo tanto, la IA también es de gran beneficio en la agricultura. Porque tanto en la ganadería como en la agricultura y la fruticultura, los agricultores tienen que tomar constantemente decisiones basadas en los datos disponibles que tienen un gran impacto en el rendimiento de sus cultivos o la salud de su ganado. Esto se aplica, por ejemplo, a la medición y el momento de la aplicación de fertilizantes, a las medidas de protección de plantas o a la compilación de una ración de alimento óptima para cerdos, ganado o aves de corral.
Cuantos más datos tenga una granja sobre sus existencias de plantas y animales, mejores serán las decisiones que se tomen. Los sistemas de IA ayudan a las empresas a procesar las cantidades de datos disponibles y derivar de ellos las mejores decisiones posibles. De esta manera, los módulos de IA en la agricultura pueden ayudar a que la producción de alimentos sea más económica, más sostenible y también más respetuosa con el clima.
El requisito previo es que estos datos se recopilen y procesen correctamente. Esto no siempre es una cuestión de rutina bajo las condiciones específicas de la agricultura. Porque el polvo, el calor o la humedad pueden dañar los sistemas sensibles.
Las máquinas se mejoran a sí mismas
Sin embargo, las aplicaciones de IA también se han establecido en la agricultura durante años, paralelamente a la disponibilidad de sensores cada vez más potentes. Cada vez hay más máquinas para uso en interiores y exteriores con funciones de asistencia basadas en IA que realizan el trabajo rutinario diario en la granja. Estos incluyen robots de ordeño o robots autónomos de alimentación y limpieza en la ganadería lechera.
Las máquinas cosechadoras modernas, como las cosechadoras y las picadoras, pero también los tractores, ahora pueden verificar de forma independiente sus procesos de trabajo con la ayuda de sensores y adaptarse continuamente a las condiciones cambiantes para ahorrar combustible y aumentar la cobertura del área. Además, las máquinas ya están generando una gran cantidad de datos que pueden contribuir a la optimización de todos los cultivos herbáceos.
Los mapas de rendimiento hacen que el uso de fertilizantes sea más eficiente
Por ejemplo, al combinar datos de sensores y datos de posición GPS de satélites, es posible determinar el potencial de rendimiento diferente en las subáreas de un campo. Esto da como resultado los llamados mapas de rendimiento, que muestran en qué áreas del campo se cosechó una cantidad particularmente grande o pequeña.
Las granjas pueden usar los mapas de rendimiento para ajustar la cantidad de semillas o fertilizantes en las áreas de alto y bajo rendimiento. Las subáreas menos fértiles se fertilizan menos que las áreas particularmente fértiles. Como resultado, se pueden ahorrar recursos operativos, lo que también tiene ventajas para la protección del medio ambiente y del clima, especialmente en el caso de la fertilización con nitrógeno.
Controla la salud y el bienestar de los animales con IA
También en la cría de animales, la producción se puede hacer más eficiente con la ayuda de datos adicionales y sistemas de control basados en IA. Los profesionales de Adiano nos han asegurado que, como ellos, algunas granjas lecheras ya están utilizando sensores en los collares de sus vacas, ovejas y cabras que detectan qué tan activo es un animal, cuánto tiempo se acuesta e incluso con qué frecuencia rumia.
El sistema recopila continuamente estos datos para cada animal individual e informa automáticamente si se producen desviaciones importantes. La administración de la granja puede, por ejemplo, reconocer una enfermedad inminente en la vaca en una etapa temprana e iniciar medidas antes de que la vaca muestre más síntomas, como una caída en la producción de leche.
Condiciones aún no ideales
Sin embargo, todavía existen algunos obstáculos en la aplicación práctica de los sistemas de IA. Por ejemplo, en las áreas rurales en particular, a menudo hay una falta de suficiente cobertura de telefonía móvil y disponibilidad de banda ancha, sin las cuales no es posible un uso satisfactorio. Además, el Reglamento General de Protección de Datos de la UE aún no ha aclarado si los datos de las máquinas están protegidos de la misma manera que los datos personales. En caso de incertidumbres con respecto a la seguridad de los datos, la disposición de muchas empresas a utilizar sistemas de IA disminuye.
Actualmente, los sistemas de diferentes fabricantes no siempre son compatibles. Sin embargo, esto es necesario para que el tractor u otra maquinaria móvil pueda comunicarse con diferentes implementos, por ejemplo. Además, las aplicaciones de IA y el software necesario para ellas están evolucionando rápidamente. Esto requiere cada vez más conocimientos técnicos por parte de la dirección y requiere una formación continua en esta área. Muchos gerentes de planta se sienten abrumados por esto.
Investigación sobre la IA en la agricultura
Se necesita investigación adicional para aprovechar aún más el potencial de la inteligencia artificial para la agricultura. Existen actualmente algunos proyectos de investigación en el campo de la producción de cultivos. Estos incluyen, por ejemplo, el desarrollo de un robot de piratería o un modelo de pronóstico para eventos climáticos extremos.
El objetivo es establecer una plataforma de datos abierta y completa en la que se combinen datos de sensores y máquinas de satélites, drones, sensores terrestres, robótica y recopilación manual de datos. Entre otras cosas, tiene como objetivo ayudar a las granjas a optimizar su riego, fertilización y control de plagas para la ubicación respectiva, para ahorrar costos y recursos y de esta manera proteger activamente el medio ambiente.
