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De la agricultura de precisión a la agricultura 4.0

La agricultura de precisión (AP) se centra en la gestión detallada y optimizada del campo, utilizando tecnología avanzada para observar, medir y responder a la variabilidad en los cultivos. A través de la evolución tecnológica, la AP ha sentado las bases para la transición hacia la agricultura 4.0, la que, inspirada por la revolución de la Industria 4.0, representa la fusión de lo digital, lo físico y lo biológico en el ámbito agrícola, marcando una era de interconexión inteligente y automatización profunda. La agricultura 4.0 se concibe como un proceso socio-técnico que abarca la aplicación de tecnologías emergentes como el Internet de las Cosas (IoT), big data, realidad aumentada, robótica, impresión 3D, conectividad ubicua, gemelos digitales, blockchain e inteligencia artificial (IA). Esta digitalización de la agricultura implica la gestión de tareas dentro y fuera del campo, enfocándose en diversos tipos de datos recopilados a través de sensores, máquinas, drones y satélites, lo cual permite interpretar el pasado y predecir el futuro, llevando a una toma de decisiones más rápida y precisa​​ [1].

En el corazón de la Agricultura 4.0 yace el objetivo de hacer un uso más inteligente y eficiente de los recursos, reduciendo los residuos y costos, al tiempo que se incrementa la calidad y cantidad de la producción agrícola. La toma de decisiones basada en datos y estadísticas precisas es uno de los pilares de este enfoque, lo que permite a los agricultores actuar de manera más estratégica y asertiva. A través del monitoreo constante y la adopción de prácticas inteligentes, la Agricultura 4.0 también pone un énfasis significativo en la sostenibilidad, buscando minimizar los impactos ambientales de la agricultura, alineándose con una visión más consciente y responsable del uso de los recursos naturales. Este enfoque representa una evolución significativa en las prácticas agrícolas, abriendo un mundo de posibilidades para mejorar no solo la producción de alimentos sino también la gestión de recursos agrícolas de una manera que era inimaginable hace apenas unas décadas. Con el apoyo de la IA y otras tecnologías digitales, la Agricultura 4.0 se presenta como una respuesta innovadora a los retos actuales y futuros del sector agrícola, prometiendo un futuro más productivo, eficiente y sostenible para la agricultura mundial [2].

El rol crucial de la IA

La Agricultura 4.0 representa un paradigma que utiliza tecnologías de información y comunicación para hacer el proceso agrícola más preciso y controlado. La IA, con sus ramas de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), es fundamental en esta revolución, permitiendo un manejo agrícola basado en la observación, medición y acción sobre variaciones espaciales y temporales. La IA juega un papel fundamental, ofreciendo soluciones innovadoras para la automatización y optimización de procesos, con aplicaciones concretas de ML y DL que incluyen:

  • Optimización del rendimiento y manejo de cultivos. El ML permite analizar interacciones complejas dentro de sistemas de cultivo para revelar diferencias en el rendimiento que no podrían ser capturadas por enfoques de investigación actuales. Por ejemplo, la influencia de la fecha de siembra en los rendimientos de maíz y soja ha sido estudiada, mostrando comocómo cambios en prácticas de manejo pueden resultar en aumentos significativos del rendimiento​​ [3].
  • Detección temprana de enfermedades y monitoreo de estrés biótico/abiótico. El DL ha demostrado ser particularmente eficaz en la detección temprana de enfermedades en plantas y el monitoreo del estrés biótico y abiótico, utilizando el análisis avanzado de imágenes y técnicas como redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN). Estas aplicaciones permiten identificar problemas específicos en las plantas mucho antes de que sean visibles al ojo humano, lo cual es crucial para la intervención temprana y la reducción de pérdidas [4, 5]​​.
  • Clasificación y conteo de frutas. El DL también se aplica en la clasificación y conteo de frutas, una tarea esencial para la gestión de la cosecha y la planificación de la producción. La capacidad del DL para aprender de grandes conjuntos de datos permite modelos altamente precisos que pueden automatizar y optimizar estos procesos, mejorando así la eficiencia y productividad agrícola​​ [6]. 
  • Gestión de recursos. La IA, mediante el análisis de datos recopilados por sensores IoT, puede optimizar el uso de recursos como fertilizantes, pesticidas y agua. Esto no solo minimiza la contaminación y los costos operativos/producción, sino que también maximiza la producción, demostrando el potencial de la IA para contribuir significativamente a la sostenibilidad agrícola​ [7]. 
  • Predicción de rendimientos. Al analizar grandes conjuntos de datos que incluyen información histórica y actual sobre patrones climáticos, condiciones del suelo, y prácticas de cultivo, el ML y el DL pueden identificar patrones complejos y realizar predicciones precisas sobre los rendimientos. Este enfoque permite a los agricultores optimizar la asignación de recursos, mejorando la eficiencia operativa [8] 
  • Implementación de equipos  y sistemas agrícolas autónomos. La IA promueve la adopción de tecnologías semi-automáticas hasta robots completamente autónomos, que permiten automatizar distintas tareas en el campo. Estas soluciones, que combinan sensores, robótica y análisis, permiten a los agricultores optimizar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia. Además, la IA generativa ofrece nuevas oportunidades para automatizar la planificación estratégica, potenciando la rentabilidad y sostenibilidad de los campos [9]. 

Todas estas aplicaciones ya son abordadas por startups y empresas del mundo agrifoodtech alrededor del mundo, ofreciendo tecnologías basadas en IA y servicios enfocados en la optimización y la sostenibilidad de procesos agrícolas. Una lista de las empresas y startups más destacadas pueden revisarse en el reporte “Foodtech 500 de Forward Fooding y en un artículo reciente titulado “Top 20 AI and Robotics Companies Transforming the Agriculture Sector”, publicado en Yahoo! Finance [10]. 

Desafíos y oportunidades hacia el futuro

Los desafíos de integrar la IA en la agricultura 4.0 son significativos pero manejables. La integración tecnológica requiere superar obstáculos en la fusión de nuevas tecnologías con sistemas existentes, mientras que la dependencia de datos precisos y en grandes volúmenes plantea retos en la recopilación y análisis de información agrícola. Además, los costos iniciales y de mantenimiento pueden ser elevados, demandando inversiones considerables.  También, los modelos IA (ML o DL) a desarrollar y aplicarse deben [11]:

  • Adaptarse a distintas regiones o cultivos, tomando en cuenta la variabilidad de los entornos agrícolas.
  • Ser fácilmente interpretables y transparentes en la información que entregan, para que agricultores, agrónomos y profesionales del rubro tomen decisiones adecuadas.
  • Ser robustos y tener una sensibilidad adecuada ante los cambios en condiciones ambientales que pueden afectar su desempeño.
  • Abordar temas éticos y de privacidad asociados a los datos usados y generados.

Por otro lado, es importante considerar los desafíos asociados a la brecha de habilidades entre agricultores, agrónomos y profesionales del rubro en lo que respecta a la aplicación de tecnologías IA y la consecuente adopción tecnológica. En este caso es fundamentalimportante trabajar en la formación y capacitación de las personas, procurando desarrollar herramientas digitales amigables y fáciles de utilizar para aquellos sin experiencia técnica previa.

Sin embargo, las oportunidades que ofrece la IA en la agricultura 4.0 son inmensas. La optimización del uso de recursos como el agua y los fertilizantes mejora la sostenibilidad y eficiencia de las prácticas agrícolas. La capacidad de predecir con precisión los rendimientos permite una planificación y gestión agrícola más efectiva. La automatización de tareas reduce la dependencia de la labor manual y potencia la productividad. Estas ventajas subrayan el potencial transformador de la IA para avanzar hacia una agricultura más sostenible, productiva y eficiente.

La continua I+D e innovación en IA son esenciales para superar los desafíos descritos y aprovechar plenamente las oportunidades que ofrecen para la Agricultura 4.0. Con el apoyo adecuado, la integración de estas tecnologías puede llevar la producción agrícola a nuevos niveles de eficiencia y sostenibilidad, abordando efectivamente los crecientes desafíos globales de seguridad alimentaria y cambio climático.

La IA redefine la agricultura

En resumen, la IA está redefiniendo la agricultura, ofreciendo soluciones innovadoras para una producción agrícola sostenible y eficiente. A medida que avanzamos, la integración de estas tecnologías avanzadas seguirá desempeñando un papel crucial en el futuro de la agricultura. La colaboración entre empresas agroindustriales, startups y proveedores de soluciones tecnológicas y servicios, e instituciones académicas, públicas y privadas será clave para superar los desafíos y aprovechar al máximo las oportunidades que estas tecnologías presentan. 

En el próximo capítulo, seguiremos avanzando en la cadena de suministro agroalimentaria y exploraremos cómo la IA está optimizando procesos en las plantas de procesamiento de alimentos, desde la automatización hasta la gestión de calidad. Se discutirán ejemplos concretos de mejoras en eficiencia, reducción de residuos y mantenimiento predictivo.

Autor: José Cuevas.

Referencias

[1] Klerkx, L. et al. (2019). Disponible en: https://bit.ly/4bDQfR2 

[2] Albiero, D. et al. (2020). Disponible en: https://bit.ly/3HVAMyj 

[3] Mourtzinis, S. (2021).  Disponible en: https://go.nature.com/42zY1HD 

[4] Li, L.  (2021). Disponible en: https://bit.ly/3OFVBS2 

[5] Muppala, V. &  Guruviah, V. (2020). Disponible en: https://bit.ly/3SBpWlY 

[6] Wang, D. et al. (2022). Disponible en: https://bit.ly/3STlVdQ

[7]  Altalak, M. et al.  (2022). Disponible en: https://bit.ly/3SGloe7 

[8] van Klompenburg, T. et al. (2020). Disponible en: https://bit.ly/42D7bmI 

[9] Bland, R. et al. (2023). Disponible en: https://mck.co/49syL8g 

[10] Mushtaque, A. (2023). Disponible en: https://yhoo.it/49vmHTL [11] Attri, I. et al. (2023). Disponible en: https://bit.ly/49f5TAQ

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