Esta es la IA que ayuda a atender mejor su cultivo
Esta inteligencia artificial le permite optimizar el uso de recursos, prevenir plagas y mejorar la eficiencia productiva.
Leidy Barbosa
Con la integración de tecnologías avanzadas, respaldadas por algoritmos predictivos y aplicaciones sofisticadas, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la agricultura. Esto se debe a que mediante análisis exhaustivos y en tiempo real de variables críticas como la humedad, la temperatura y la exposición a la luz, los agricultores pueden tomar decisiones más informadas y precisas que optimizan el rendimiento de sus cosechas, aprovechando al máximo cada recurso disponible.
De hecho, más allá de su función como herramienta de gestión, la IA se ha convertido en un vigilante constante, capaz de anticipar la aparición de plagas y enfermedades antes de que se manifiesten visiblemente. Esta capacidad predictiva permite implementar medidas preventivas y realizar intervenciones tempranas, protegiendo así la integridad de las plantas.
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“Algunos agricultores se enfrentan a problemas inusuales, como cultivar papas que, aunque externamente parecen perfectas, son demasiado dulces para el mercado internacional, o producir melones de gran tamaño que no se venden por falta de dulzura, a pesar de haber seguido los mismos pasos de siempre. Estos inconvenientes les están costando dinero, ya que sus cultivos presentan características indeseadas que son difíciles de controlar. Ante esta situación, los modelos de inteligencia artificial están ganando relevancia para optimizar las decisiones a lo largo del ciclo de cultivo y evitar estas pérdidas”, explica Gabriel Contreras, CEO de SINNETIC, una firma colombiana de analítica de datos, inteligencia artificial e investigación.
Este enfoque, conocido como agricultura de precisión, busca optimizar las decisiones agrícolas aplicando recursos de manera precisa, únicamente en donde y cuando son necesarios. Mediante técnicas que consideran las características específicas de cada cultivo, suelo y clima, la agricultura de precisión se distancia de las aplicaciones uniformes y generalizadas, con el objetivo de mejorar la eficiencia productiva y minimizar el desperdicio de recursos.
Esta ofrece varios beneficios:
- Mayor sostenibilidad: Reduce el uso innecesario de fitosanitarios.
- Competitividad: Permite que los agricultores sean más rentables.
- Trazabilidad: Proporciona al consumidor información detallada sobre los productos.
Un ejemplo de esta tecnología de precisión es AgroProInsights, una inteligencia artificial producida por SINNETIC que permite al agricultor simular cómo las labores, productos y dosis de agroquímicos, nutrición del cultivo, etc., impactan la producción y facilita la simulación de productividad y calidad de la cosecha.
Estos modelos consideran múltiples variables, incluyendo:
- Selección y dosificación de productos agrícolas
- Técnicas de aplicación y tiempo de uso
- Monitoreo de enfermedades y plagas
- Factores climáticos como precipitaciones, radiación y temperatura
“Nuestra inteligencia artificial se basa en un sistema de “paneles agrícolas”, un modelo de investigación que involucró un seguimiento exhaustivo de agricultores reales durante cinco años, cubriendo todo el ciclo de cultivo, desde la siembra hasta la cosecha. Durante este período, los agricultores mantuvieron registros detallados de sus prácticas, como la aplicación de productos, dosis, marcas de agroquímicos, enfermedades, plagas y rendimientos. Este proceso permitió identificar patrones entre agricultores más y menos exitosos, lo que facilitó la creación de un modelo matemático que posteriormente evolucionó en un sistema de machine learning”, dice el experto.
Explica que este simulador predice los resultados de decisiones agrícolas al proporcionar al agricultor estimaciones de éxito basadas en datos de geolocalización, temperatura, tipo de cultivo, tiempo de germinación y otras variables y con esta información, estima el uso óptimo de fertilizantes y pesticidas, ofreciendo probabilidades de éxito para cada producto.
“La tecnología de precisión lo que busca es evitar la improvisación de mezclas de fertilizantes o pesticidas, puesto que debido a la disponibilidad limitada de productos o restricciones económicas, algunos agricultores realizan mezclas que pueden comprometer al cultivo. Un ejemplo es el uso de productos alternativos cuando no se pueden adquirir las cantidades necesarias del recomendado para combatir una enfermedad, lo que reduce la eficacia del tratamiento y aumenta el riesgo de resistencia en hongos, bacterias y parásitos generando perdidas en la cosecha”, puntualiza.
Sin embargo, aclara que esta tecnología no está limitada a grandes producciones. De hecho, funciona para ser adaptable a diferentes escalas, por lo que los cultivos pequeños y huertas también pueden beneficiarse de ella, ya que la herramienta permite a los agricultores optimizar sus recursos limitados y tomar decisiones más informadas, lo que la convierte en una valiosa aliada para quienes manejan producciones de menor tamaño.
“No obstante, es importante señalar que este sistema está diseñado principalmente para cultivos que utilizan productos químicos, puesto que su principal utilidad radica en optimizar el uso de insecticidas, fertilizantes, fungicidas y herbicidas a lo largo del ciclo de cultivo. Esto se debe a que estos productos pueden influir en el crecimiento de las plantas, y la tecnología está diseñada para maximizar el potencial productivo de las cosechas mientras minimiza los efectos negativos de estos insumos”, aclara el experto.
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¿Cómo adquirir esta herramienta?
“Actualmente, nuestra aplicación de inteligencia artificial ha sido desarrollada y probada para cultivos de banano, melón y papa. Estos cultivos forman la base de nuestro algoritmo actual, proporcionando orientación precisa para los agricultores dedicados a estas producciones”, dice Contreras.
Además, incluye una biblioteca de imágenes que ayuda al agricultor a identificar visualmente las plagas. Sin embargo, la aplicación está en proceso de expansión, ya que la empresa está realizando pruebas activas para adaptar el sistema a cultivos de arroz, caña y palma para asegurar la precisión y eficacia del algoritmo en estos nuevos cultivos.
Por otro lado, el uso de la herramienta es sencillo. Los agricultores deben ingresar las facturas de compra de productos, así como los detalles sobre la aplicación y mezcla de estos insumos. Adicionalmente, la herramienta recopila información sobre el tipo de cultivo y los parámetros meteorológicos, lo que le permite generar predicciones en cada fase del ciclo agrícola para implementar fertilización o fungicidas.
Hay dos formas de obtenerla:
- El desarrollo principal de esta herramienta está enfocado en la agroindustria, es decir, en grandes productores como ingenios, arroceros, palmeros y grandes cultivadores de maíz y papa, quienes son los principales usuarios del servicio. Para acceder a este servicio, es necesario contactar a un representante de ventas, quien proporcionará toda la información y responderá cualquier consulta. Posteriormente, se coordinará una visita al lugar indicado por el cliente en la fecha y hora acordadas, como parte de una consultoría personalizada.
- Hay una versión gratuita. Pero aún están trabajando en hacerla más amigable para pequeños agricultores, como añadir visuales, gráficas y audio. El plan es que sea un código abierto disponible para todos, el cual estará disponible en Android y iOS.
“Nuestro objetivo es equilibrar el servicio para grandes productores, que financian el desarrollo, con el acceso para pequeños agricultores, que dependerá en gran medida del apoyo gubernamental para su implementación”, finaliza Contreras.
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Con la integración de tecnologías avanzadas, respaldadas por algoritmos predictivos y aplicaciones sofisticadas, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la agricultura. Esto se debe a que mediante análisis exhaustivos y en tiempo real de variables críticas como la humedad, la temperatura y la exposición a la luz, los agricultores pueden tomar decisiones más informadas y precisas que optimizan el rendimiento de sus cosechas, aprovechando al máximo cada recurso disponible.
De hecho, más allá de su función como herramienta de gestión, la IA se ha convertido en un vigilante constante, capaz de anticipar la aparición de plagas y enfermedades antes de que se manifiesten visiblemente. Esta capacidad predictiva permite implementar medidas preventivas y realizar intervenciones tempranas, protegiendo así la integridad de las plantas.
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“Algunos agricultores se enfrentan a problemas inusuales, como cultivar papas que, aunque externamente parecen perfectas, son demasiado dulces para el mercado internacional, o producir melones de gran tamaño que no se venden por falta de dulzura, a pesar de haber seguido los mismos pasos de siempre. Estos inconvenientes les están costando dinero, ya que sus cultivos presentan características indeseadas que son difíciles de controlar. Ante esta situación, los modelos de inteligencia artificial están ganando relevancia para optimizar las decisiones a lo largo del ciclo de cultivo y evitar estas pérdidas”, explica Gabriel Contreras, CEO de SINNETIC, una firma colombiana de analítica de datos, inteligencia artificial e investigación.
Este enfoque, conocido como agricultura de precisión, busca optimizar las decisiones agrícolas aplicando recursos de manera precisa, únicamente en donde y cuando son necesarios. Mediante técnicas que consideran las características específicas de cada cultivo, suelo y clima, la agricultura de precisión se distancia de las aplicaciones uniformes y generalizadas, con el objetivo de mejorar la eficiencia productiva y minimizar el desperdicio de recursos.
Esta ofrece varios beneficios:
- Mayor sostenibilidad: Reduce el uso innecesario de fitosanitarios.
- Competitividad: Permite que los agricultores sean más rentables.
- Trazabilidad: Proporciona al consumidor información detallada sobre los productos.
Un ejemplo de esta tecnología de precisión es AgroProInsights, una inteligencia artificial producida por SINNETIC que permite al agricultor simular cómo las labores, productos y dosis de agroquímicos, nutrición del cultivo, etc., impactan la producción y facilita la simulación de productividad y calidad de la cosecha.
Estos modelos consideran múltiples variables, incluyendo:
- Selección y dosificación de productos agrícolas
- Técnicas de aplicación y tiempo de uso
- Monitoreo de enfermedades y plagas
- Factores climáticos como precipitaciones, radiación y temperatura
“Nuestra inteligencia artificial se basa en un sistema de “paneles agrícolas”, un modelo de investigación que involucró un seguimiento exhaustivo de agricultores reales durante cinco años, cubriendo todo el ciclo de cultivo, desde la siembra hasta la cosecha. Durante este período, los agricultores mantuvieron registros detallados de sus prácticas, como la aplicación de productos, dosis, marcas de agroquímicos, enfermedades, plagas y rendimientos. Este proceso permitió identificar patrones entre agricultores más y menos exitosos, lo que facilitó la creación de un modelo matemático que posteriormente evolucionó en un sistema de machine learning”, dice el experto.
Explica que este simulador predice los resultados de decisiones agrícolas al proporcionar al agricultor estimaciones de éxito basadas en datos de geolocalización, temperatura, tipo de cultivo, tiempo de germinación y otras variables y con esta información, estima el uso óptimo de fertilizantes y pesticidas, ofreciendo probabilidades de éxito para cada producto.
“La tecnología de precisión lo que busca es evitar la improvisación de mezclas de fertilizantes o pesticidas, puesto que debido a la disponibilidad limitada de productos o restricciones económicas, algunos agricultores realizan mezclas que pueden comprometer al cultivo. Un ejemplo es el uso de productos alternativos cuando no se pueden adquirir las cantidades necesarias del recomendado para combatir una enfermedad, lo que reduce la eficacia del tratamiento y aumenta el riesgo de resistencia en hongos, bacterias y parásitos generando perdidas en la cosecha”, puntualiza.
Sin embargo, aclara que esta tecnología no está limitada a grandes producciones. De hecho, funciona para ser adaptable a diferentes escalas, por lo que los cultivos pequeños y huertas también pueden beneficiarse de ella, ya que la herramienta permite a los agricultores optimizar sus recursos limitados y tomar decisiones más informadas, lo que la convierte en una valiosa aliada para quienes manejan producciones de menor tamaño.
“No obstante, es importante señalar que este sistema está diseñado principalmente para cultivos que utilizan productos químicos, puesto que su principal utilidad radica en optimizar el uso de insecticidas, fertilizantes, fungicidas y herbicidas a lo largo del ciclo de cultivo. Esto se debe a que estos productos pueden influir en el crecimiento de las plantas, y la tecnología está diseñada para maximizar el potencial productivo de las cosechas mientras minimiza los efectos negativos de estos insumos”, aclara el experto.
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¿Cómo adquirir esta herramienta?
“Actualmente, nuestra aplicación de inteligencia artificial ha sido desarrollada y probada para cultivos de banano, melón y papa. Estos cultivos forman la base de nuestro algoritmo actual, proporcionando orientación precisa para los agricultores dedicados a estas producciones”, dice Contreras.
Además, incluye una biblioteca de imágenes que ayuda al agricultor a identificar visualmente las plagas. Sin embargo, la aplicación está en proceso de expansión, ya que la empresa está realizando pruebas activas para adaptar el sistema a cultivos de arroz, caña y palma para asegurar la precisión y eficacia del algoritmo en estos nuevos cultivos.
Por otro lado, el uso de la herramienta es sencillo. Los agricultores deben ingresar las facturas de compra de productos, así como los detalles sobre la aplicación y mezcla de estos insumos. Adicionalmente, la herramienta recopila información sobre el tipo de cultivo y los parámetros meteorológicos, lo que le permite generar predicciones en cada fase del ciclo agrícola para implementar fertilización o fungicidas.
Hay dos formas de obtenerla:
- El desarrollo principal de esta herramienta está enfocado en la agroindustria, es decir, en grandes productores como ingenios, arroceros, palmeros y grandes cultivadores de maíz y papa, quienes son los principales usuarios del servicio. Para acceder a este servicio, es necesario contactar a un representante de ventas, quien proporcionará toda la información y responderá cualquier consulta. Posteriormente, se coordinará una visita al lugar indicado por el cliente en la fecha y hora acordadas, como parte de una consultoría personalizada.
- Hay una versión gratuita. Pero aún están trabajando en hacerla más amigable para pequeños agricultores, como añadir visuales, gráficas y audio. El plan es que sea un código abierto disponible para todos, el cual estará disponible en Android y iOS.
“Nuestro objetivo es equilibrar el servicio para grandes productores, que financian el desarrollo, con el acceso para pequeños agricultores, que dependerá en gran medida del apoyo gubernamental para su implementación”, finaliza Contreras.
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