La inteligencia artificial en el agro es una realidad que tiene mucho peso en la producción agrícola actual. Se trata en principio de implementar la tecnología de punta para incrementar la productividad y sustentabilidad del campo.
Los adelantos tecnológicos digitales y las investigaciones agropecuarias son la base del logro de campañas competitivas en los diversos mercados. Para poder mantener la actividad agrícola debe tenerse un modelo de agricultura moderna.
En el siguiente texto hablaremos de términos que forman parte importante del nuevo escenario agrícola. Esperamos que sea un material que te permita actualizarte en aspectos tan importantes para cultivar de forma rentable y sin pérdidas.
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La inteligencia artificial en el agro consiste en la aplicación de la tecnología disponible para optimizar las labores del cultivo. Representan adelantos que incrementan las capacidades humanas y brindan ayuda para resolver problemas.
Uno de los aspectos más importantes del uso de estos equipos y tecnologías está en la recaudación, procesamiento y uso de información. De esta forma el productor cuenta con datos precisos para tomar decisiones oportunamente.
La inteligencia artificial en el agro incorpora drones, banderilleros, sensores, entre otros muchos adelantos para aumentar la rentabilidad del campo.
A continuación vamos a referirnos particularmente a 4 adelantos tecnológicos de inteligencia artificial en el agro empleados por los agricultores exitosos:
Tal como se aprovecha en múltiples áreas, el Machine Learning es una forma de inteligencia artificial en proceso. Tiene como finalidad desarrollar la capacidad de las computadoras para aprender y superarse continuamente.
Su aplicación en el agro está orientada hacia los algoritmos que pueden asistir a los productores en cuanto a variables climáticas. Por ejemplo: puede avisar con horas de anticipación sobre eventos climáticos como granizadas o tormentas.
El caso de la Big Data resulta altamente provechoso para los profesionales del agro, quienes acceden a esta información disponible en la nube. De acuerdo a sus necesidades, gestiona gran cantidad de datos e imágenes para trabajar.
Las plataformas permiten revisar información en retrospectiva que se utiliza para:
El Deep Learning es un subtipo de Machine Learning. Este algoritmo automático estructurado permite el aprendizaje por niveles a partir del reconocimiento de imágenes. En agricultura se aplica para procesar esta información disponible.
La inteligencia artificial en el agro permite a los agricultores usar algoritmos para procesar información útil y aumentar así la productividad.
Los robots son máquinas autónomas con capacidad de realizar tareas específicas dentro del cultivo. En Argentina cerca de 1.000 robots agrícolas realizan actividades de:
Implementar la inteligencia artificial en el agro permite a los productores invertir de forma confiable en la rentabilidad de su cultivo. El uso de sensores, banderilleros, drones y otros adelantos tecnológicos permiten hacer una agricultura de precisión.
El aporte significativo de su implementación se observa en actividades en las cuales disminuye el índice de incertidumbre. Por el contrario, se emplea gran cantidad de datos para afrontar diversas acciones en el sitio y en tiempo real.
La prospectiva basada en algoritmos como Big Data, Machine Learning y Deep Learning permite prefigurar escenarios de producción. Con dicha ventaja el productor puede prefigurar sus condiciones e incluso comportamientos del cultivo.
Podemos ilustrar lo dicho a través del caso de los cascos de realidad virtual que muestran al productor cómo será su cultivo. Mejor aún, cuáles serán los rendimientos de un lote de acuerdo a diferentes técnicas de cultivo.
Con base en la inteligencia artificial, los profesionales del campo transforman gran cantidad de datos en información cualificada e integrada. De allí diseñan modelos que les permitan tomar decisiones de forma eficiente y estratégica.
Resulta conveniente resaltar que existen plataformas que procesan los datos, los cuales serán gestionados y transformados en información aprovechable.
Un aspecto que hace rentable el modelo de agricultura de precisión es el manejo de información sobre los lotes. La tecnología disponible permite conocer las condiciones nutricionales del suelo, así como la ubicación de las malezas.
Con esta información, el productor está en capacidad de realizar las labores requeridas por el cultivo para incrementar su productividad. De esta forma, los insumos se destinan a los lugares donde rendirán mayores beneficios.
La agricultura de precisión emplea inteligencia artificial con gran éxito en las labores de pulverizaciones georreferenciadas. Su efectividad se deriva de la capacidad de los equipos de realizar estas labores con extrema exactitud.
El empleo de tractores autónomos y equipos de pulverización conectados con tecnología satelital y sensores permiten tal grado de eficiencia. Es decir, las aplicaciones se realizan exactamente donde se requiere y de forma automática.
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Los avances acumulados del agro argentino adquieren un impulso importante al convertirse en una agricultura intensiva en conocimiento. La inteligencia artificial permite procesar gran cantidad de datos para transformarlos en información.
Esta actividad incrementa los niveles de certidumbre sobre la inversión a partir de los procesos de razonamiento sobre los datos manejados. De allí que la actividad laboral se determina a partir de decisiones estratégicas y convenientes.
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La inteligencia artificial en el agro es una realidad en el campo moderno porque favorece el desarrollo de la agricultura sustentable. Todo indica que la implementación de esta tecnología se incrementará exponencialmente.
Contar con el apoyo de una empresa de servicios agrícolas como AgroSpray garantiza la implementación exitosa con el mejor soporte. Así contaráscon los mejores profesionales, insumos y servicios para dar el salto en positivo.
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