Inteligencia Artificial para una nueva agricultura

La Asociación Argentina de Productores en Siembra Directa (Aapresid) estuvo presente en la World AgriTech Innovation Summit, el evento más importante de innovación tecnológica de la agroindustria.

Por: Santiago Nocelli Pac y  Alejandro Petek

La Asociación Argentina de Productores en Siembra Directa (Aapresid) estuvo presente en la World AgriTech Innovation Summit, el evento más importante de innovación tecnológica de la agroindustria.

La conferencia se desarrolló esta semana en San Francisco, Estados Unidos. Robots, sensores, drones, mentes innovadoras, startups y capitales de riesgo compartieron un espacio para potenciar el ecosistema AgTech a nivel mundial. Con una fuerte participación de la delegación Argentina, Aapresid se sumó a la comitiva para tejer nuevas redes e impulsar proyectos actuales y venideros.

Inteligencia Artificial en la Agro-Industria
La agricultura es la base de la economía en muchos países del mundo, entre ellos Argentina. Factores como el cambio climático, el crecimiento de la población y las preocupaciones sobre seguridad alimentaria impulsaron a la industria a buscar enfoques más innovadores para proteger y mejorar el rendimiento de los cultivos. Como resultado, la Inteligencia Artificial (IA) está emergiendo como parte de la evolución tecnológica de la agroindustria.

La IA es inteligencia demostrada por las máquinas, en contraste con la inteligencia natural que muestran los humanos y otros animales. En informática, la investigación en AI se define como el estudio de «agentes inteligentes»: cualquier dispositivo que perciba su entorno y tome medidas que maximicen sus posibilidades de alcanzar sus objetivos con éxito. Coloquialmente, el término «inteligencia artificial» se aplica cuando una máquina imita funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como «aprender» y «resolver problemas».

Las aplicaciones más populares de la IA en la agricultura parecen clasificarse en tres categorías principales:

Robots: las empresas están desarrollando y programando robots autónomos para ejecutar labores agrícolas esenciales, como cosecha a un mayor volumen y a un ritmo más rápido que los trabajadores.

Monitoreo de Cultivos y Suelos: las compañías están aprovechando la visión por dispositivos electrónicos y algoritmos de aprendizaje para procesar datos capturados por drones y / o tecnología basada en software para monitorear la salud de los cultivos y el suelo.

Análisis predictivo: están en desarrollo modelos de aprendizaje automático para rastrear y predecir diversos impactos de las condiciones ambientales sobre el rendimiento de los cultivos.

Entre yuyos y robots
El efectivo control de malezas es una prioridad en los sistemas de producción actuales y un desafío que está muy presente dada la evolución en la resistencia de las mismas a diferentes herbicidas. Se estima hay más de 250 biotipos resistentes a diferentes modos de acción. Según un estudio conducido por la Sociedad Americana de la Ciencia de las Malezas (WSSA), la falta de controles de solo en soja y maíz representan una suma que asciende a los u$$43 billones para ese país.

Las empresas están aplicando la automatización y la robótica para ayudar a los productores a tomar mejores decisiones de control de malezas. El caso de Blue River Technology (ahora parte del grupo John Deere) permite identificar malezas en algodón y hacer aplicaciones selectivas que permitiría recortar el uso de herbicidas hasta en un 80%. En Argentina se utilizan tecnologías como Weed-it y Weed seeker, que permiten reducir el uso de herbicidas hasta un 90% en lotes en barbecho. La clara evolución está por el lado de aplicaciones selectivas ahora sobre cultivo verde. Startups locales como Milar, desarrollada por socios de Aapresid, están trabajando en la creación de un sensor óptico para fines similares.


Monitoreo de la salud del suelo y cultivos

El caso de PEAT: visión mecanizada para el diagnóstico de plagas y defectos de suelo. La deforestación y la degradación de suelo permanecen como amenazas significativas a la seguridad alimentaria global y también en términos económicos. PEAT, una startup basada en Alemania desarrolló una aplicación llamada Plantix, que identifica y reporta periódicamente defectos potenciales y deficiencias de nutrientes en el suelo. El análisis consta de algoritmos en un software que correlacionan patrones particulares a nivel foliar con ciertos defectos de suelo y plagas en cultivos. Mediante una app de reconocimiento de sintomatología en base a la foto tomada por el mismo smartphone del productor, el software da una devolución con recomendaciones de técnicas de manejo de suelos, enfermedades, entre otras. La compañía alega un 95% de veracidad en el diagnóstico. Crop Diagnoses, es otra de las empresas con desarrollos similares.

Trace Genomics: sirve  para diagnósticos de defectos en suelos. La empresa basada en California provee servicio de análisis de suelo de avanzada a los productores. Luego de sumitidas las  muestras de suelo, el cliente recibe en detalle nutrientes y propiedades de suelo, además de un exhaustivo screening de patógenos (bacterias y hongos). A la fecha, la empresa “levanto” u$$ 8.000.000 en forma de equity.

Algunas reflexiones

Tecnologías en base a la IA están emergiendo para contribuir con la mejora en la eficiencia y direccionar desafíos que plantea la agricultura en el mundo: rendimientos de cultivos, salud de suelo y malezas resistentes. Robots aplicados al agro se proyectan como una aplicación estratégica de la IA.

Evidencia de esto son los miles de robots ya involucrados en los sistemas lecheros. Esta aplicación de la IA al sector se plantea crecer hasta 4 veces en su presencia en el mercado para el año 2023. Es muy probable que se desarrollen robots para el agro para llevar adelante una amplia gama de labores  entre los próximos 3 y 5 años.

Las tecnologías para monitoreo de cultivos y suelo serán aplicaciones clave en el futuro. Mientras tanto, los impactos del cambio climático se vuelven más claros. La cantidad de información que puede ser capturada por dispositivos como drones y satélites le permitirá a las empresas vinculadas al agro una nueva habilidad para predecir cambios e identificar oportunidades. Será esencial que los productores cuenten con la capacitación necesaria para estar seguros que la tecnología se está usando a la vez que sigue en evolución.

El testeo exhaustivo y validación de las tecnologías de IA emergentes en el sector serán críticas, en la medida que la agricultura se vea afectada por las condiciones ambientales que a diferencia de otras industrias, en este caso no pueden ser controladas. En línea con estas últimas preocupaciones planteadas, el rol de instituciones como Aapresid se vuelve estratégico. Mediante la amplia red y su proyecto de AgTechs, la institución está desarrollando un prototipo de “market place” para las AgTechs. Será una plataforma virtual donde los diferentes actores y empresas subirán sus productos, al estilo de un Amazon del agro, donde encontrar la amplia gama de tecnologías aplicadas que ofrece el mercado de manera abierta y ordenada.



 



 

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