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La tecnología ha llegado al campo de la caña de azúcar, con herramientas que permiten analizar grandes cantidades de datos y extraer información que podrá predecir posibles problemas o deficiencias del cultivo

Transición hacia la IA en la agricultura un proceso gradual

“La agricultura, un sector fundamental para la humanidad, enfrenta desafíos como el cambio climático, la escasez de recursos y la creciente demanda de alimentos que requieren soluciones innovadoras. Ello demanda acciones inmediatas, sin embargo, la transición hacia la adopción de la tecnología de drones e inteligencia artificial en la agricultura se observa como un proceso gradual pero inevitable, impulsado por la necesidad de aumentar la eficiencia, la productividad y la sostenibilidad en el sector”.

Transición hacia la IA en la agricultura un proceso gradual
Las redes neuronales artificiales: parte de la inteligencia artificial

Indica el M.I Canek Mota Delfín, quien realiza el proyecto de investigación “Estimación del rendimiento de caña de azúcar mediante teledetección con drones y modelos basados en inteligencia artificial”, para obtener el grado de Doctor en Ingeniería, en el posgrado de Ingeniería agrícola y Uso Integral del Agua (IAUIA),  de la Universidad Autónoma Chapingo (UACh).

El doctorante explica que “La implementación de la inteligencia artificial en la agricultura enfrenta retos significativos, siendo uno de los principales la limitada disponibilidad de datos históricos agrícolas y de infraestructura adecuada”.

“Otro desafío es la falta de conocimiento para el correcto uso de estas tecnologías y la interpretación adecuada de la información generada. Además, la resistencia al cambio también representa un obstáculo, ya que en ocasiones se prefiere continuar con lo conocido, a pesar de los avances tecnológicos”.

La propuesta de Canek Mota Delfín, en la que se incorporan la teledetección con drones y modelos basados en inteligencia artificial, permitirá identificar áreas específicas con bajo rendimiento y por lo tanto conocer algún requerimiento de fertilización adicional, riego o control de plagas, optimizando el uso de los recursos a su disposición y reduciendo costos innecesarios.

Canek Mota Delfín precisa que: “Esto plantea el uso eficiente de insumos, lo que puede reducir costos y aumenta la rentabilidad de la producción al estar considerando el potencial productivo de cada campo y de la región.

“Además, con esta información es posible monitorear el impacto de las labores agrícolas llevadas a cabo, permitiendo implementar prácticas agrícolas de precisión que minimicen el impacto ambiental y maximicen la productividad”.

Otro beneficio será la mejora en la planificación de la cosecha, al tener estimaciones a nivel de campo el productor podrá organizar la logística de la cosecha, asignando recursos donde sean más necesarios, evitando retrasos o pérdidas.

Este proyecto, realizado en los estados de Veracruz y Oaxaca, se originó a partir de los problemas que tienen los agricultores para cuantificar de forma precisa el rendimiento de caña a nivel de sus parcelas y se está trabajando junto con una empresa para brindar una solución innovadora que le permita al agricultor planificar su cosecha.

De acuerdo con Mota Delfín: “Hay interés creciente en adoptar tecnologías que permitan mejorar la eficiencia y rentabilidad de los cultivos. Al ofrecer una herramienta que brinda estimaciones precisas del rendimiento a nivel de campo, hemos captado la atención y disposición de los productores para colaborar.

“Creemos que la adopción de drones y algoritmos de inteligencia artificial se convertirá en una práctica común no sólo en el cultivo de caña de azúcar, sino también en otros cultivos relevantes para el país. Por otro lado, al ser una propuesta nacional, se facilitará la transferencia de conocimientos; podemos brindar capacitación y soporte directamente a los agricultores, concediendo la adopción de estas nuevas tecnologías”, concluye el estudiante de la UACh.