5 maneras en que la IA puede transformar la agricultura

5 maneras en que la IA puede transformar la agricultura

La Inteligencia Artificial (IA) tiene potencial para transformar la agricultura en varias maneras, desde la producción en el campo hasta la cadena de suministro 

La Inteligencia Artificial (IA) no es solo una fantasía de ciencia ficción o una herramienta para las grandes empresas de tecnología. Es un potente instrumento con aplicaciones prácticas en casi todos los sectores de la economía, incluyendo la agroindustria. De esta forma, esta nueva tecnología se ha convertido en un motor de innovación transversal en numerosas industrias. 

La inteligencia artificial (IA) no es solo una fantasía de ciencia ficción o una herramienta para las grandes empresas de tecnología. Es un potente instrumento con aplicaciones prácticas en casi todos los sectores de la economía, incluyendo uno tan vital como la agricultura. De esta forma, esta nueva tecnología se ha convertido en un motor de innovación transversal en numerosas industrias.
Imagen ilustrativa | Crédito: Banco de fotos

Aquí presentamos 5 maneras en las que la Inteligencia Artificial está transformando la agricultura:

1. Producción de cultivos más saludables

La IA permite a los agricultores producir cultivos más saludables a través de la implementación de tecnologías como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). El NDVI cuantifica la vegetación midiendo la diferencia entre el infrarrojo cercano y el rojo, lo que permite medir el contenido de clorofila en la vegetación y así determinar su salud. Las áreas con altos niveles de clorofila indican vegetación sana, lo que permite a los agricultores ajustar sus prácticas para mejorar la productividad de los cultivos.

Producción de cultivos más saludables La IA permite a los agricultores producir cultivos más saludables a través de la implementación de tecnologías como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). El NDVI cuantifica la vegetación midiendo la diferencia entre el infrarrojo cercano y el rojo, lo que permite medir el contenido de clorofila en la vegetación y así determinar su salud. Las áreas con altos niveles de clorofila indican vegetación sana, lo que permite a los agricultores ajustar sus prácticas para mejorar la productividad de los cultivos.
Imagen ilustrativa | Crédito: Banco de fotos

2. Control de plagas y monitoreo del suelo

La IA también juega un papel importante en el control de plagas y en el monitoreo del estado del suelo. A través de la recopilación y el análisis de datos en tiempo real, los agricultores pueden tomar decisiones informadas sobre cuándo y dónde aplicar pesticidas o fertilizantes. Esto no solo ayuda a mantener los cultivos saludables, sino que también reduce el impacto ambiental al minimizar el uso de productos químicos.

3. Agricultura predictiva

Una de las aplicaciones más extendidas de la IA en el área es el análisis predictivo. A través de la recopilación y el análisis de datos, la IA puede predecir las condiciones climáticas y las tendencias del mercado, lo que permite a los agricultores planificar y optimizar su producción. Esto se ha vuelto esencial para mantener una producción agrícola eficiente, especialmente en un contexto donde la demanda de productos agrícolas está en constante aumento.

Agricultura predictiva Una de las aplicaciones más extendidas de la IA en la agricultura es el análisis predictivo. A través de la recopilación y el análisis de datos, la IA puede predecir las condiciones climáticas y las tendencias del mercado, lo que permite a los agricultores planificar y optimizar su producción. Esto se ha vuelto esencial para mantener una producción agrícola eficiente, especialmente en un contexto donde la demanda de productos agrícolas está en constante aumento.
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4. Automatización de la agricultura

El sector está experimentando una tendencia hacia la automatización, y se espera que los robots agrícolas jueguen un papel fundamental en el futuro. Empresas como John Deere están utilizando IA y aprendizaje automático para automatizar tareas, desde la siembra hasta la cosecha. Esto no solo aumenta la eficiencia de la producción agrícola, sino que también ayuda a reducir el impacto en el medio ambiente y a mantener la consistencia y precisión a gran escala.

5. Optimización del riego

La IA también puede ayudar a optimizar el uso de agua en la agricultura. A través de algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede predecir las necesidades de agua de las plantas en función de factores como el clima, el tipo de suelo y la etapa de crecimiento de la planta. Esto puede resultar en un uso más eficiente del agua, que es especialmente importante en regiones donde este recurso es escaso como en el noroeste de México.

Optimización del riego La IA también puede ayudar a optimizar el uso de agua en la agricultura. A través de algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede predecir las necesidades de agua de las plantas en función de factores como el clima, el tipo de suelo y la etapa de crecimiento de la planta. Esto puede resultar en un uso más eficiente del agua, que es especialmente importante en regiones donde este recurso es escaso como en el noroeste de México.
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La industria en cifras

El impacto de la IA en la agroindustria es evidente en su crecimiento económico. En 2019, la IA generó un ingreso de 1091,9 millones de dólares en el mercado de la agricultura, y se espera que esta cifra alcance los 3807,3 millones de dólares para 2024. Con la mayor disponibilidad de tierras cultivables, la región de Asia-Pacífico está experimentando el crecimiento más rápido. Sin embargo, en América del Norte se espera que genere los mayores ingresos durante el período de previsión.

La agricultura de precisión, alimentada por la IA y el aprendizaje automático, está cambiando rápidamente la cara de la industria agrícola. Desde la producción de cultivos más saludables hasta la automatización de tareas agrícolas y la adaptación a las crisis, la IA se está convirtiendo en una herramienta indispensable para los agricultores de todo el mundo. 

¿Tú qué opinas del uso de la IA en el sector agrícola? 

Fuente: Datision,  AgroSpray, Contexto Ganadero, Fundación para la Innovación Agraria, TOTVS.

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