Usando una gran cantidad de tecnologías, desde inteligencia artificial hasta robótica, el futuro de la agricultura tiene que ver con la precisión: optimizar el crecimiento de los cultivos frente a desafíos sin precedentes.
La agricultura se encuentra en una encrucijada que enfrenta múltiples vientos en contra a la vez. Primero, el cambio climático genera patrones climáticos impredecibles, intensificando las sequías y los huracanes, reduciendo el suministro de agua y dañando los cultivos.
Al mismo tiempo, la población mundial sigue creciendo. Se espera que alcance los 9.700 millones para 2050, según las previsiones de las Naciones Unidas. De 2030 a 2050, por ejemplo, habrá 1.200 millones de personas más en solo veinte años. Los desafíos de la seguridad alimentaria se verán exacerbados.
Aumentar la producción de alimentos cuando los recursos finitos, como la tierra cultivable y el agua dulce, siguen siendo un desafío. La migración laboral de las zonas rurales a las ciudades reduce la mano de obra disponible para trabajar en los campos.
“Estos desafíos pueden parecer abrumadores, pero las tecnologías relativamente nuevas integradas en Agricultura 4.0 prometen resolverlos todos, o al menos ser un poderoso aliado. El uso de la tecnología de la información moderna para abordar los desafíos de la población mundial no es nuevo. Aún así, los principios de esta próxima revolución se aplican literalmente desde cero, desde sensores en el suelo y el monitoreo de grandes rebaños de ganado hasta drones que supervisan las plantaciones de cultivos generalizados”. dice Getac, un fabricante de dispositivos móviles resistentes para industrias que operan en condiciones climáticas adversas.
El futuro de la agricultura se trata de la transformación digital como la causa fundamental del crecimiento. La toma de decisiones basada en datos está revolucionando una variedad de industrias, desde la atención médica hasta la fabricación, y constituye la columna vertebral de la Agricultura 4.0. Los muchos desarrollos tecnológicos que pueden funcionar en conjunto con la tecnología agrícola futura son:
Análisis de los datos
El análisis de datos no es tanto una tecnología como lo que la Agricultura 4.0 puede hacer con los datos. Cuando el futuro de la agricultura depende de la optimización de recursos escasos como la tierra cultivable, el agua y la mano de obra, las decisiones basadas en datos son fundamentales. El análisis de datos no deja lugar a conjeturas dobles y brinda a los agricultores la confianza para tomar decisiones comerciales vitales y mejorar el crecimiento de los cultivos.
Internet de las cosas (IoT)
En la próxima iteración de la revolución de la tecnología de la información agrícola, los datos no provienen de los lugares habituales sino de «cosas» como sensores en el suelo, en tiempo real. Los sensores de IoT pueden medir la humedad y notificar a los agricultores cuando cae por debajo de un cierto nivel predeterminado como indicador de la salud del suelo. Además, los sensores de temperatura y humedad pueden brindar una alerta temprana cuando detectan las primeras etapas de una enfermedad, como la presencia de mastitis, una condición que afecta las ubres de las vacas.
“IoT masivo ve una adopción generalizada de IoT en las granjas y promete ajustar prácticamente todos los parámetros que vale la pena medir, incluidos los indicadores de madurez de la fruta, el bienestar animal y la salud de las plantas y la detección de enfermedades”, afirman. Expertos Getac.
Drones y Cámaras Multiespectrales
Las operaciones agrícolas exigen cobertura de acres y acres de tierra; monitorear los cultivos en esa área es a menudo difícil. Los drones aerotransportados son muy efectivos para recopilar datos (pueden determinar si los cultivos muestran signos tempranos de enfermedades) utilizando sensores a bordo. En tales casos, los drones con sensores más baratos pueden complementar las instalaciones de IoT.
El futuro de la agricultura verá despliegues acelerados de drones, incluido su uso para entregar dosis precisas de insecticidas solo en áreas de cultivo seleccionadas y para plantar semillas en lugares remotos.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Si bien los sensores de IoT pueden medir, recopilar y enrutar datos, la IA puede analizarlos en busca de problemas inmediatos y tendencias a largo plazo. La IA puede dar sentido a las imágenes recopiladas de los drones y estudiarlas en busca de manchas en los cultivos que indiquen signos de enfermedades fúngicas y otros indicadores de problemas.
Las versiones más básicas de los modelos de IA entrenados se basan en la memoria recordada. Comparan lo que ven hoy con lo que ya saben. Si, por ejemplo, los agricultores necesitan información sobre la madurez de las frutas, la IA ayuda comparando imágenes de árboles frutales actuales y contrastándolas con imágenes aprendidas establecidas de frutas maduras. Los modelos de IA más avanzados no necesitan bancos tan profundos de datos conocidos. En cambio, aprenden en el trabajo con un pequeño conjunto de datos iniciales y pueden ayudar con tareas repetitivas en la granja, incluido el ordeño de las vacas.
robótica
La agricultura está llena de tareas repetitivas y aburridas (sembrar campos, desyerbar y cosechar productos son solo tres ejemplos) que harían que la ingeniería agrícola fuera ideal para máquinas autónomas. El futuro de la agricultura verá a los robots asumiendo trabajos aburridos (a menudo peligrosos), mientras que los trabajadores difíciles de encontrar podrán ser asignados a proyectos más emocionantes.
Los robots se pueden programar para realizar tareas específicas en momentos específicos, lo que también los hace confiables y eficientes. Hoy ya podemos verlos ordeñando vacas y recogiendo fresas y otras…
