Opinión

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) AL SERVICIO DEL AGRO

Ing. Agr. Pedro Álava González M.Sc.
Desde EE.UU. para La Nación de Guayaquil, Ecuador. 

 

Como siempre, a continuación en este artículo expongo múltiples beneficios de los avances tecnológicos al servicio de la agricultura, con el exclusivo propósito de que estos sean herramientas útiles en nuestro sector en un futuro cercano. Dicho esto, a pesar de toda la atención prestada a las nuevas y llamativas herramientas de inteligencia artificial como Chat GPT, los desafíos de la regulación de la IA y los escenarios apocalípticos de máquinas superinteligentes, la IA es una herramienta útil en muchos campos. De hecho, tiene un enorme potencial para beneficiar a la humanidad.

Según la plataforma de investigación de mercado Tracxn, solo en Estados Unidos hay casi 300 startups (empresas recién creadas) agrícolas centradas en la IA, lo que demuestra lo versátil que puede ser la tecnología emergente en todo el sector. Por ejemplo, Farmwise es un fabricante de desmalezadoras automáticas que utiliza IA para garantizar que sus robots destruyan las plantas no deseadas, dejando intactas las verduras. Climate AI ayuda a las empresas agrícolas a ser más resilientes al clima y a maximizar las ganancias futuras. Benson Hill, un proveedor de ingredientes, utiliza la IA para optimizar la nutrición, el sabor y el rendimiento de los cultivos.

En la agricultura en EE.UU. y Europa, los agricultores utilizan cada vez más herramientas impulsadas por IA para hacer frente a desafíos que amenazan la salud humana, el medio ambiente y la seguridad alimentaria. Los investigadores pronostican que el mercado de estas herramientas alcanzará los 12.000 millones de dólares en 2032. Como investigador que estudia la política agrícola y rural, veo tres desarrollos prometedores en la IA agrícola: el aprendizaje federado, la detección de plagas y enfermedades y la previsión de precios.

La robótica, los sensores y la tecnología de la información se utilizan cada vez más en la agricultura. Estas herramientas tienen como objetivo ayudar a los agricultores a mejorar la eficiencia y reducir el uso de productos químicos. Además, los datos recopilados por estas herramientas se pueden utilizar en software que utiliza el aprendizaje automático para mejorar los sistemas de gestión y la toma de decisiones. Sin embargo, estas aplicaciones suelen requerir el intercambio de datos entre las partes interesadas.

El aprendizaje federado es una técnica que entrena un algoritmo de aprendizaje automático con datos de varias partes sin que las partes tengan que revelar sus datos entre sí. Con el aprendizaje federado, un agricultor coloca los datos en una computadora local a la que el algoritmo puede acceder en lugar de compartir los datos en un servidor central. Este método aumenta la privacidad y reduce el riesgo de compromiso.

Si se puede persuadir a los agricultores para que compartan sus datos de esta manera, pueden contribuir a un sistema colaborativo que les ayude a tomar mejores decisiones y cumplir sus objetivos de sostenibilidad. Por ejemplo, los agricultores podrían agrupar datos sobre las condiciones de sus cultivos de arroz o maíz, y un modelo entrenado con todos sus datos podría dar a cada uno de ellos mejores pronósticos para sus rendimientos de arroz o maíz que los modelos entrenados solo con sus propios datos.

Detección de plagas y enfermedades

Los medios de subsistencia de los agricultores y la seguridad alimentaria mundial están cada vez más expuestos a las enfermedades y plagas de las plantas. La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) estima que las pérdidas anuales mundiales por enfermedades y plagas ascienden a 290.000 millones de dólares, y que el 40% de la producción mundial de cultivos se ve afectada. Los agricultores suelen rociar los cultivos con productos químicos para evitar brotes. Sin embargo, el uso excesivo de estos productos químicos está relacionado con efectos nocivos para la salud humana, la calidad del suelo y el agua, y la biodiversidad. Es preocupante que muchos patógenos se estén volviendo resistentes a los tratamientos existentes, y el desarrollo de otros nuevos está resultando difícil.

Por lo tanto, reducir la cantidad de productos químicos utilizados es primordial, y la IA puede ser parte de una solución. El MAG debería impulsar el uso de la aplicación TUMAINI creada para teléfonos móviles que identifica plagas y enfermedades. La aplicación «Tumaini» permite a los usuarios subir una foto de una presunta plaga o enfermedad, que la IA compara con una base de datos de 50.000 imágenes. La aplicación también proporciona análisis y puede recomendar programas de tratamiento.

Si se utilizan con herramientas de gestión agrícola, aplicaciones como esta pueden mejorar la capacidad de los agricultores para orientar su pulverización y mejorar la precisión a la hora de decidir la cantidad de producto químico que van a utilizar. En última instancia, estas eficiencias pueden reducir el uso de plaguicidas, disminuir el riesgo de resistencia y prevenir los efectos secundarios que causan daños tanto a los seres humanos como al medio ambiente.

La volatilidad del mercado y la fluctuación de los precios afectan la forma en que los agricultores invierten y deciden qué cultivar. Estas herramientas permiten el análisis en tiempo real de los precios y los datos de mercado, y presentan a los agricultores datos sobre tendencias a largo plazo que pueden ayudar a optimizar la producción. Estos datos permiten a los agricultores reaccionar a los cambios de precios y les permite planificar de forma más estratégica. Si la resiliencia económica de los agricultores mejora, aumenta la probabilidad de que puedan invertir en nuevas oportunidades y tecnologías que beneficien tanto a las explotaciones agrícolas como al sistema alimentario en general.

La innovación humana siempre ha producido ganadores y perdedores, pero la IA es una tecnología que tiene el potencial de resolver muchos problemas. Estos usos de la IA en la agricultura son motivo de optimismo entre los agricultores. Si el MAG puede promover la utilidad de estas invenciones al tiempo que desarrolla marcos sólidos y sensatos para minimizar los daños, la IA puede ayudar a reducir el impacto de la agricultura moderna en la salud humana y el medio ambiente, al tiempo que ayuda a mejorar la seguridad alimentaria mundial en el siglo XXI. ¿Qué esperamos, Ecuador?