Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
Visión general
- Ciclo de vida de la agricultura
- Retos de la agricultura con técnicas agrícolas tradicionales.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial se basa en el principio de que la inteligencia humana puede definirse de manera que una máquina pueda imitarla fácilmente y ejecutar tareas, desde las más simples hasta las más complejas. Los objetivos de la inteligencia artificial incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.
“Estamos al comienzo de una era dorada de la IA. Los avances recientes ya han llevado a la invención que anteriormente vivía en el ámbito de la ciencia ficción, y solo hemos arañado la superficie de lo que es posible «.
– JEFF BEZOS, CEO de Amazon
Algunos ejemplos, sistemas de reconocimiento de visión en automóviles autónomos, en los motores de recomendación que sugieren productos que le podrían gustar en función de lo que compró en el pasado, reconocimiento de voz y lenguaje del asistente virtual Siri en el iPhone de Apple.
La IA está teniendo un gran impacto en todos los dominios de la industria. Todas las industrias buscan automatizar ciertos trabajos mediante el uso de maquinaria inteligente. Y un buen Curso de inteligencia artificial en línea es todo lo que necesita para entrar en cualquier industria. ¡Incluso la agricultura!
La agricultura y la ganadería son una de las profesiones más antiguas e importantes del mundo. Desempeña un papel importante en el sector económico. En todo el mundo, la agricultura es una industria de 5 billones de dólares.
Se espera que la población mundial alcance más de nueve mil millones para 2050, lo que requerirá un aumento de la producción agrícola en un 70% para satisfacer la demanda. A medida que la población mundial aumenta debido a que la tierra, el agua y los recursos se vuelven insuficientes para continuar la cadena de oferta y demanda. Por lo tanto, necesitamos un enfoque más inteligente y ser más eficientes sobre cómo cultivamos y podemos ser más productivos.
En este artículo, cubriré los desafíos que enfrentan los agricultores al usar métodos tradicionales de cultivo y cómo la Inteligencia Artificial está haciendo una revolución en la agricultura al reemplazar los métodos tradicionales mediante el uso de métodos más eficientes y ayudar al mundo a convertirse en un lugar mejor.
Ciclo de vida de la agricultura
Podemos dividir el Proceso de Agricultura en diferentes partes:
Preparación de suelo: Es la etapa inicial de la agricultura donde los agricultores preparan el suelo para la siembra de semillas. Este proceso implica romper grandes grupos de tierra y eliminar los escombros, como palos, rocas y raíces. Además, agregar fertilizantes y materia orgánica dependerá del tipo de cultivo para crear una situación ideal para los cultivos.
Siembra de semillas: Esta etapa requiere cuidar la distancia entre dos semillas, profundidad para plantar semillas. En esta etapa las condiciones climáticas como la temperatura, la humedad y las precipitaciones juegan un papel importante.
Adición de fertilizantes: Mantener la fertilidad del suelo es un factor importante para que el agricultor pueda seguir cultivando cultivos nutritivos y saludables. Los agricultores recurren a los fertilizantes porque estas sustancias contienen nutrientes para las plantas como nitrógeno, fósforo y potasio. Los fertilizantes son simplemente nutrientes plantados que se aplican a los campos agrícolas para complementar los elementos necesarios que se encuentran naturalmente en el suelo. Esta etapa también determina la calidad del cultivo.
Riego: Esta etapa ayuda a mantener el suelo húmedo y mantener la humedad. El riego insuficiente o excesivo puede obstaculizar el crecimiento de los cultivos y, si no se hace correctamente, puede provocar daños en los cultivos.
Protección contra malezas: Las malezas son plantas no deseadas que crecen cerca de los cultivos o en los límites de las granjas. Es importante tener en cuenta la protección contra las malezas, ya que las malezas reducen los rendimientos, aumentan el costo de producción, interfieren con la cosecha y disminuyen la calidad de los cultivos.
Cosecha: Es el proceso de recolección de cultivos maduros de los campos. Requiere muchos trabajadores para esta actividad, por lo que es una actividad que requiere mucha mano de obra. Esta etapa también incluye el manejo poscosecha como limpieza, clasificación, empaque y enfriamiento.
Almacenamiento: Esta fase del sistema de poscosecha durante la cual los productos se mantienen de tal manera que se garantice la seguridad alimentaria fuera de los períodos de agricultura. También incluye empaque y transporte de cultivos.
Desafíos a los que se enfrentan los agricultores mediante el uso de métodos agrícolas tradicionales
Enumerar los desafíos generales que existen en el ámbito agrícola.
o En la agricultura, los factores climáticos como la lluvia, la temperatura y la humedad juegan un papel importante en el ciclo de vida de la agricultura. El aumento de la deforestación y la contaminación provocan cambios climáticos, por lo que es difícil para los agricultores tomar decisiones para preparar el suelo, sembrar semillas y cosechar.
o Cada cultivo requiere una nutrición específica en el suelo. Hay 3 nutrientes principales: nitrógeno (N), fósforo (P) y potasio (K) que se requieren en el suelo. La deficiencia de nutrientes puede conducir a una mala calidad de los cultivos.
o Como podemos ver en el ciclo de vida de la agricultura, la protección de las malezas juega un papel importante. Si no se controla, puede conducir a un aumento en el costo de producción y también absorbe nutrientes del suelo que pueden causar deficiencias nutricionales en el suelo.
Aplicaciones de la inteligencia artificial en agricultura
La industria está recurriendo a tecnologías de inteligencia artificial para ayudar a producir cultivos más saludables, controlar plagas, monitorear el suelo y las condiciones de crecimiento, organizar los datos para los agricultores, ayudar con la carga de trabajo y mejorar una amplia gama de tareas relacionadas con la agricultura en toda la cadena de suministro de alimentos. .
Uso de la previsión meteorológica: Con el cambio en las condiciones climáticas y el aumento de la contaminación, es difícil para los agricultores determinar el momento adecuado para sembrar semillas; con la ayuda de la inteligencia artificial, los agricultores pueden analizar las condiciones climáticas mediante el uso de pronósticos meteorológicos que les ayudan a planificar el tipo de cultivo que se puede cultivar y cuándo se debe cultivar. sembrar semillas.
Sistema de monitoreo de la salud del suelo y los cultivos: El tipo de suelo y la nutrición del suelo juegan un factor importante en el tipo de cultivo que se cultiva y la calidad del cultivo. Debido al aumento de la deforestación, la calidad del suelo se está degradando y es difícil determinar la calidad del suelo.
Una empresa emergente de tecnología con sede en Alemania, PEAT, ha desarrollado una aplicación basada en inteligencia artificial llamada Plantix que puede identificar las deficiencias de nutrientes en el suelo, incluidas las plagas y enfermedades de las plantas, por lo que los agricultores también pueden tener una idea para usar fertilizantes que ayudan a mejorar la calidad de la cosecha. Esta aplicación utiliza tecnología basada en reconocimiento de imágenes. El agricultor puede capturar imágenes de plantas usando teléfonos inteligentes. También podemos ver técnicas de restauración de suelos con consejos y otras soluciones a través de videos cortos sobre esta aplicación.
Del mismo modo, Trace Genomics es otra empresa basada en el aprendizaje automático que ayuda a los agricultores a realizar un análisis del suelo a los agricultores. Este tipo de aplicación ayuda a los agricultores a monitorear las condiciones de salud del suelo y los cultivos y producir cultivos saludables con un mayor nivel de productividad.
Analizando salud de los cultivos por drones: SkySqurrel Technologies ha traído soluciones de imágenes Ariel basadas en drones para monitorear la salud de los cultivos. En esta técnica, el dron captura datos de los campos y luego los datos se transfieren a través de una unidad USB desde el dron a una computadora y son analizados por expertos.
Esta empresa utiliza algoritmos para analizar las imágenes capturadas y proporcionar un informe detallado que contiene el estado actual de la granja. Ayuda al agricultor a identificar plagas y bacterias ayudando a los agricultores a utilizar oportunamente el control de plagas y otros métodos para tomar las medidas necesarias.
Agricultura de precisión y análisis predictivo: Las aplicaciones de IA en la agricultura han desarrollado aplicaciones y herramientas que ayudan a los agricultores a realizar una agricultura inexacta y controlada brindándoles una orientación adecuada sobre la gestión del agua, la rotación de cultivos, la cosecha oportuna, el tipo de cultivo que se va a cultivar, la siembra óptima, los ataques de plagas, el manejo de la nutrición.
Al usar los algoritmos de aprendizaje automático en conexión con imágenes capturadas por satélites y drones, las tecnologías habilitadas por IA predicen las condiciones climáticas, analizan la sostenibilidad de los cultivos y evalúan las granjas para detectar la presencia de enfermedades o plagas y una mala nutrición de las plantas en las granjas con datos como temperatura, precipitación, velocidad del viento y radiación solar.
Los agricultores sin conectividad pueden obtener beneficios de IA ahora mismo, con herramientas tan simples como un teléfono habilitado para SMS y la aplicación Sowing. Mientras tanto, los agricultores con acceso a Wi-Fi pueden usar aplicaciones de inteligencia artificial para obtener un plan personalizado de inteligencia artificial para sus tierras. Con estas soluciones impulsadas por la IoT y la IA, los agricultores pueden satisfacer las necesidades mundiales de aumentar la producción y los ingresos de alimentos de forma sostenible sin agotar los preciosos recursos naturales.
En el futuro, la IA ayudará a los agricultores a convertirse en tecnólogos agrícolas, utilizando datos para optimizar los rendimientos en filas individuales de plantas.
Robótica agrícola: Las empresas de inteligencia artificial están desarrollando robots que pueden realizar fácilmente múltiples tareas en los campos agrícolas. Este tipo de robot está capacitado para controlar malezas y cosechar cultivos a un ritmo más rápido con volúmenes más altos en comparación con los humanos.
Este tipo de robots están entrenados para verificar la calidad de los cultivos y detectar malezas con recolección y empaque de cultivos al mismo tiempo. Estos robots también son capaces de luchar con los desafíos que enfrenta la mano de obra agrícola.
Sistema habilitado para IA para detectar plagas: Las plagas son uno de los peores enemigos de los agricultores que dañan los cultivos.
Los sistemas de IA usan imágenes de satélite y las comparan con datos históricos utilizando algoritmos de IA y detectan si algún insecto ha aterrizado y qué tipo de insecto ha aterrizado como la langosta, el saltamontes, etc. Y envían alertas a los agricultores a sus teléfonos inteligentes para que los agricultores puedan tomar las precauciones y el uso requeridos requieren el control de plagas, por lo que la IA ayuda a los agricultores a luchar contra las plagas.
Conclusión
La inteligencia artificial en la agricultura no solo ayuda a los agricultores a automatizar su agricultura, sino que también cambia a un cultivo preciso para obtener un mayor rendimiento y mejor calidad de los cultivos mientras se utilizan menos recursos.
Las empresas involucradas en la mejora del aprendizaje automático o productos o servicios basados en inteligencia artificial, como datos de capacitación para la agricultura, drones y fabricación de máquinas automatizadas, obtendrán avances tecnológicos en el futuro, proporcionarán aplicaciones más útiles a este sector, ayudando al mundo a lidiar con los problemas de producción de alimentos para la creciente población.
