La transformación digital, definida como la integración de tecnología digital en todas las áreas de un negocio, está revolucionando la industria agroalimentaria. Desde el campo hasta el consumidor, la digitalización está redefiniendo cómo se cultivan, procesan y distribuyen los alimentos [1]. En el corazón de esta transformación se encuentra la Inteligencia Artificial (IA), no solo como una herramienta tecnológica, sino como un facilitador fundamental de innovación y eficiencia.
La Inteligencia Artificial (IA) en la industria agroalimentaria se manifiesta en múltiples y novedosas formas. No se limita solo a algoritmos que predicen patrones climáticos, sino que también abarca sistemas inteligentes para la gestión eficiente de la cadena de suministro. Más allá de la mera automatización de tareas, la IA está propiciando una profunda reinvención de los procesos productivos y una redefinición integral de la producción alimentaria. Este enfoque incluye un firme compromiso con la sostenibilidad, mejorando la eficiencia energética, reduciendo el desperdicio de alimentos y optimizando el uso de recursos naturales. La IA está emergiendo como una herramienta clave para alcanzar un equilibrio entre la productividad agrícola y la responsabilidad ambiental, transformando así el sector agroalimentario en un modelo de innovación sostenible [2]
Conceptos y herramientas de IA en la agricultura
Antes de continuar, es muy importante definir qué es Inteligencia Artificial (IA).
La IA puede definirse como una herramienta creativa que simula los procesos de inteligencia y habilidad humanas a través de máquinas, principalmente sistemas informáticos, robótica y equipos digitales [3]. Esta tecnología incluye aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y el reconocimiento de voz. La IA en la agricultura se utiliza para:
- mejorar la productividad y preservar recursos,
- ofrece algoritmos para evaluar el rendimiento,
- clasificar patrones y predecir problemas o fenómenos inesperados,
- lo que resulta en una mejora sustancial de los procesos agrícolas y de producción de alimentos.
En la agricultura, dos ramas fundamentales de la IA como Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) se traducen en herramientas prácticas que transforman las operaciones agrícolas.
El ML es una rama de la IA que se enfoca en el desarrollo de sistemas capaces de aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. En la agricultura, se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos, como condiciones climáticas y características del suelo, para mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia de las operaciones agrícolas. Por otro lado, el DL, un subconjunto del ML, utiliza redes neuronales profundas para procesar datos a gran escala. En la agricultura, el DL es útil en aplicaciones de visión por computadora para detectar enfermedades en los cultivos, identificar malezas, y automatizar tareas como la cosecha [4].
Aplicaciones concretas de la IA en la agricultura
La IA está cambiando las prácticas tradicionales. Los campos que adoptan tecnologías de IA no solo ven mejoras en la producción y eficiencia, sino que también se adaptan mejor a los desafíos como el cambio climático y la sostenibilidad.
El ML y el DL, en particular, están revolucionando el sector con un amplio rango de aplicaciones prácticas. Estas tecnologías permiten el análisis detallado de grandes conjuntos de datos agrícolas y ambientales, mejorando significativamente la toma de decisiones y la productividad. Por ejemplo, los algoritmos de ML analizan datos históricos y condiciones actuales para predecir con precisión los rendimientos de diversos cultivos, lo que permite a los agricultores planificar mejor sus cosechas. En la gestión de nutrientes y agua, el ML ayuda a determinar la cantidad y el momento óptimo para la aplicación, reduciendo el desperdicio y aumentando la eficiencia. Además, el ML puede identificar patrones en los datos que indican la presencia de enfermedades en las plantas antes de que sean visibles, permitiendo una intervención temprana y reduciendo la pérdida de cultivos [4, 5].
Por otro lado, el DL se utiliza en la agricultura para analizar imágenes de alta resolución capturadas por drones y satélites, permitiendo detectar con precisión plagas, enfermedades y deficiencias nutricionales en los cultivos. Este análisis avanzado facilita intervenciones precisas y localizadas, reduciendo la necesidad de pesticidas y fertilizantes. Además, su integración con IoT y Big Data contribuye a una gestión agrícola más inteligente y adaptativa, mejorando la toma de decisiones basada en datos en tiempo real y contribuyendo a una mayor sostenibilidad y eficiencia en la agricultura [2, 4].
IA y agricultura de precisión
La integración de la IA en lo que comúnmente se conoce como Agricultura 4.0 o agricultura de precisión marca un hito transformador en la gestión agrícola. Esta convergencia tecnológica permite una agricultura más inteligente y precisa, donde las decisiones se basan en datos analíticos complejos y recomendaciones precisas proporcionadas por algoritmos avanzados. Esta evolución hacia una agricultura más informada y conectada no solo mejora la eficiencia y productividad, sino que también promueve prácticas sostenibles y responsables.
En el próximo capítulo, exploraremos más a fondo cómo la agricultura de precisión, potenciada por la IA, está allanando el camino hacia un futuro agrícola más innovador y sostenible, abriendo nuevas posibilidades y desafíos en el sector agroalimentario.
Autor: José Cuevas | Líder en Mumulkan
Referencias
[1] Schroeder, Kateryna; Lampietti, Julian; Elabed, Ghada. 2021. What’s Cooking: Digital Transformation of the Agrifood System. Agriculture and Food Series;. © Washington, DC: World Bank. http://hdl.handle.net/10986/35216 License: CC BY 3.0 IGO.”
[2] Rayda Ben Ayed, Mohsen Hanana, “Artificial Intelligence to Improve the Food and Agriculture Sector”, Journal of Food Quality, vol. 2021, Article ID 5584754, 7 pages, 2021
[3] G. S. Patel, A. Rai, N. N. Das, and R. P. Singh, Eds.in Smart Agriculture: Emerging Pedagogies of Deep Learning, Machine Learning and Internet of Things, CRC Press, Boca Raton, FL, USA, 1st edition, 2021
[4] N. N. Misra, Y. Dixit, A. Al-Mallahi, M. S. Bhullar, R. Upadhyay and A. Martynenko, “IoT, Big Data, and Artificial Intelligence in Agriculture and Food Industry,” in IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 9, pp. 6305-6324, 1 May1, 2022[5] Mourtzinis, S., Esker, P.D., Specht, J.E. et al. Advancing agricultural research using machine learning algorithms. Sci Rep 11, 17879 (2021).
[5] Mourtzinis, S., Esker, P.D., Specht, J.E. et al. Advancing agricultural research using machine learning algorithms. Sci Rep 11, 17879 (2021).
