Valor de la inteligencia artificial en la agricultura.
Es sorprendente cómo pueden cambiar las cosas en pocos años. La inteligencia artificial (IA) se originó en los años 50, pero no avanzó por la baja capacidad de memoria y escasa velocidad de cómputo de los ordenadores.
Ahora esto ha cambiado, y las perspectivas en IA han mejorado notablemente en la última década y resurge como una de las tecnologías más prometedoras en aspectos claves para el ser humano: atención sanitaria, aumento de la eficiencia en la agricultura, contribución a la mitigación y adaptación al cambio climático y eficiencia en los sistemas de producción a través del mantenimiento predictivo y seguridad.
Muestra de ello es su papel protagonista dentro de la estrategia de digitalización de la Comisión Europea, que ha puesto su foco en este área de conocimiento desvelando sus ideas y medidas para una transformación digital a través de una IA fiable y basada en la excelencia y la confianza, en su Libro Blanco publicado en febrero.
La IA está comenzado a cumplir su promesa de ofrecer un valor real. De la mano de esta tecnología viene el “aprendizaje profundo”, manera de referirse a un caso particular de red neuronal con múltiples capas conectadas entre sí que “aprenden” progresivamente a reconocer imágenes, a comprender el lenguaje o incluso a tomar decisiones.
Este aprendizaje profundo ha permitido transformar la investigación en IA y reanimar las ambiciones perdidas en procesamiento de lenguaje natural, visión por computador, robótica y reconocimiento de voz.
El uso de la IA a nivel de investigación en el sector de la agricultura se está desarrollando rápido y hoy en día podemos encontrar buenos ejemplos:
- Equipos de aplicación de fitosanitarios inteligentes que incorporan sistemas avanzados en la detección y discriminación de la mala hierba (Victor et al., 2019).
- Estimación temprana de la producción y el tamaño de la fruta en cítricos utilizando UAVs (Apolo-Apolo et al., 2020).
- Permitir a organizaciones aprovecha el valor de la información distribuida a lo largo de la cadena de suministro, incluyendo los datos de la explotación agrícola. El gemelo digital también surgirá como un paradigma importante para mejorar la forma en que la información sobe las entidades agrícolas se organiza para apoyar la toma de decisiones (Matthew, 2018).
Al mismo tiempo que celebramos este triunfo tecnológico, la IA conlleva riesgos importantes como son la opacidad en la toma de decisiones, perturbación de las funciones y aptitudes necesarias de los trabajadores, repercusiones sociales y éticas, la intromisión en nuestras vidas privadas o su uso con fines delictivos.
Pese a todo ello, estoy seguro de que comprender bien todos estos desafíos tiende a poner en relieve nuevas oportunidades de cambio positivo.
Dr. Manuel Pérez-Ruiz
Director Cátedra en Agricultura Digital y Sostenibilidad Corteva.
