Implementación de IA en Agricultura

La IA en la agricultura ayuda a los agricultores a lograr eficiencia utilizando datos y dispositivos como drones inteligentes, tractores autónomos, sensores de suelo, etc.

La agricultura es una de las prácticas más antiguas e importantes de cultivo y cría de ganado en el mundo. Los humanos hemos recorrido un largo camino en la forma en que cultivamos y cultivamos nuevos cultivos con la ayuda de nuevas tecnologías. La población del mundo sigue creciendo mientras hablamos y en 30 años la población mundial alcanzará los 9.700 millones según las estimaciones de la ONU. Entonces, para alimentar a todos y resolver los problemas del cambio climático al mismo tiempo, necesitamos producir un 50 % más de alimentos para 2050 en la misma tierra y reducir nuestras emisiones de gases de efecto invernadero causadas por la agricultura.

Con tales objetivos en mente, debemos buscar formas de revolucionar nuestras técnicas agrícolas y una mejor manera de resolver esto es introducir inteligencia artificial en la agricultura. La tecnología basada en IA en agricultura ayuda a cultivar cultivos más sanos, controlar plagas, observar las condiciones de crecimiento, monitorear el suelo, organizar datos para los agricultores y ayudarlos con múltiples tareas.

Muchas empresas del sector agrícola utilizan la IA a través de la agricultura de precisión y el análisis predictivo. Veamos el crecimiento del mercado de la IA en la agricultura a través de las siguientes estadísticas:

Visión general del mercado

• Según Markets and Markets , se estima que el gasto en tecnologías y soluciones de IA en agricultura aumentará de $ 1 mil millones en 2020 a $ 4 mil millones en 2026, alcanzando una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 25,5% entre 2020 y 2026.

• El tamaño del mercado de la IA en la agricultura se situó en 852,2 millones de dólares en 2019, y se espera que alcance los 8.379,5 millones de dólares en 2030, con una CAGR del 24,8 % durante el período de pronóstico (2020-2030).
• Por región, América del Norte generó los mayores ingresos en IA en el mercado agrícola, pero se predice que el mercado de más rápido crecimiento será Asia Pacífico.

• La inteligencia artificial se implementa en la agricultura principalmente en el campo, la ganadería y la agricultura de interior en 2019. La agricultura de campo es el principal tipo de agricultura donde se utiliza la IA en la agricultura, con una participación de mercado de más del 60%.

Aplicaciones de IA en agricultura

La tasa de adopción de inteligencia artificial en la industria agrícola ha cambiado el resultado general de los esfuerzos agrícolas, con la mayoría de las nuevas empresas en agricultura adaptando enfoques habilitados por IA para aumentar la eficiencia de la producción agrícola. Profundicemos en el futuro de la IA en la agricultura.

1. Predecir el tiempo

A lo largo de los años hemos experimentado un aumento drástico en el nivel de contaminación y condiciones climáticas impredecibles. El cambio en el clima ha dificultado que los agricultores determinen el momento adecuado para sembrar semillas y ahí es donde la IA entra en escena. Con la ayuda de la inteligencia artificial, es fácil obtener información sobre cómo el clima, la luz solar estacional, la velocidad del viento y la lluvia afectarán los ciclos de siembra de cultivos. El pronóstico del tiempo ayudará a los agricultores a analizar y planificar cuándo se deben sembrar las semillas.

Caso de uso: el pronóstico del tiempo de IBM envía alertas en caso de interrupciones climáticas y proporciona soluciones integradas para ayudar a maximizar el rendimiento de los cultivos, minimizar el impacto ambiental y reducir los costos.

2. Monitoreo de suelos y cultivos en tiempo real

El suelo es uno de los factores más importantes que determina el crecimiento y la salud de cualquier planta. La nutrición del suelo determina la calidad del cultivo. Debido a la deforestación, la calidad del suelo se deteriora con el tiempo y se vuelve muy difícil para el agricultor comprender qué suelo será mejor para qué cultivo.

Caso de uso: una aplicación basada en inteligencia artificial llamada Plantix utiliza tecnología basada en reconocimiento de imágenes que ayuda a los agricultores a identificar deficiencias de nutrientes en el suelo, plagas de plantas y otras enfermedades. Con la ayuda de Plantix, los agricultores pueden determinar fácilmente qué fertilizante utilizar para mejorar la calidad de la cosecha. La aplicación también proporciona consejos y soluciones para los problemas detectados.

3. Uso de drones para la recopilación de datos

Gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la agricultura, el rendimiento de los cultivos se puede mejorar a través de datos de sensores en tiempo real y datos de análisis visual de drones. Los drones pueden proporcionar videovigilancia en tiempo real que puede analizar los patrones de crecimiento de los cultivos.

Por otro lado, los sensores inteligentes pueden proporcionar datos de niveles de humedad, fertilizantes y nutrientes naturales. Dicho esto, no podemos negar el hecho de que los drones son una herramienta confiable para capturar datos sobre cómo los fertilizantes específicos, los patrones de riego y los métodos de tratamiento de pesticidas mejoran el rendimiento de los cultivos.

Caso de uso: PrecisionHawk permite a los agricultores caminar virtualmente por sus campos con la ayuda de drones. Las operaciones agrícolas de todos los tamaños, ya sean grandes o pequeñas, utilizan drones para reducir el tiempo y los costos asociados con la recopilación de datos de cultivos.

4. Agricultura de precisión

El uso de la IA en la agricultura ha dado como resultado aplicaciones que brindan a los agricultores una orientación adecuada sobre el manejo del agua, la rotación de cultivos, la cosecha oportuna, la siembra óptima, los ataques de plagas, etc. Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático y las imágenes capturadas por satélites y drones, puede predecir las condiciones climáticas, la gestión de la nutrición y analizar la sostenibilidad de los cultivos.

La agricultura de precisión es un enfoque en el que las entradas de datos se utilizan en cantidades precisas para lograr el máximo rendimiento de los cultivos. Los agricultores con teléfonos inteligentes y aplicaciones de inteligencia artificial pueden obtener un plan personalizado para sus tierras. Con tales soluciones impulsadas por IoT e IA , los agricultores pueden cumplir con los requisitos de nuestro mundo actual y futuro que incluyen: mayor cantidad de alimentos de manera sostenible, aumento de la producción y los ingresos sin agotar ninguno de nuestros recursos naturales.

Se espera que el valor de mercado de la agricultura de precisión aumente de aproximadamente 5,09 millones de dólares estadounidenses en 2018 a 9530 millones de dólares estadounidenses para 2023.

5. Robots impulsados ​​por IA

Las empresas impulsadas por IA están desarrollando robots para realizar múltiples tareas agrícolas. Estos robots estarán capacitados para controlar el crecimiento excesivo de malas hierbas y cosechar cultivos. También serán capacitados para recoger y empacar cultivos. El objetivo es automatizar tales tareas manuales y realizarlas a un ritmo mucho más rápido con volúmenes más altos en comparación con los humanos.

Caso de uso: los robots Agrobot tienen la capacidad de operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que aumenta la eficiencia y optimiza el costo de la precisión para desherbar, cavar y cosechar. La serie E de Argobot con un sistema de IA avanzado no solo recoge los cultivos, sino que también puede identificar la madurez del cultivo en el campo.

6. Sistemas de vigilancia habilitados para IA

La tecnología de inteligencia artificial en la agricultura permite el uso de imágenes satelitales para compararlas con datos anteriores para detectar infracciones de animales o humanos. Esto reduce el riesgo de que cualquier animal doméstico o salvaje pueda destruir los cultivos. Los algoritmos de IA también pueden detectar algo tan pequeño como un insecto, por ejemplo, langostas, saltamontes, etc. Una vez que se detecta una intrusión, se envían alertas de inmediato a los agricultores en sus teléfonos inteligentes para que puedan tomar las precauciones necesarias.

Caso de uso: la aplicación Plantix convierte su teléfono inteligente en un médico de cultivos móvil con el que puede detectar con precisión plagas y enfermedades en los cultivos en segundos. Plantix sirve como una solución completa para la producción y gestión de cultivos.

Beneficios de la IA en la agricultura

• La IA en la agricultura es una forma más eficiente de producir, cosechar y vender cultivos esenciales.
  
• La implementación de enfoques potenciados por IA en la agricultura puede ayudar a los agricultores a responder de manera inteligente a los cambios climáticos
  
• Énfasis de la IA en el control de cultivos defectuosos, la identificación de plagas y la mejora adicional de la salud y el rendimiento de los cultivos.
  
• Con la ayuda de la IA, es imposible que los intrusos (animales salvajes o domésticos y ladrones) arruinen tu cosecha.
  
• Las prácticas de manejo de cultivos se mejoran con la ayuda de la tecnología. Los agricultores pueden producir cultivos de mayor rendimiento y mejor calidad utilizando menos recursos.
  
• La tecnología de IA reduce el desafío laboral y automatiza el trabajo manual, acelerando la transformación de los alimentos.

última palabra

Los avances tecnológicos en la agricultura ayudarán al mundo a lidiar con los problemas de producción de alimentos para la creciente población. El crecimiento de la tecnología de inteligencia artificial ha fortalecido a las empresas agrícolas para que funcionen de manera más eficiente que nunca. Si está buscando una empresa de desarrollo de aplicaciones de IA para su brillante idea, este es el momento de darle vida a esa idea.

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