Inteligencia Artificial: aliado clave para la optimización agrícola

La agricultura está entrando en una nueva era gracias a la integración de la inteligencia artificial (IA), que permite desarrollar sistemas avanzados de estimación de rendimiento y optimización de recursos. Estas innovaciones están ayudando a los agricultores en la toma de decisiones, con el objetivo de aumentar su productividad, eficiencia y sostenibilidad, en resumen, aumentando la rentabilidad de la explotación.

¿Cómo funciona la IA en la estimación de rendimiento agrícola?

La IA analiza grandes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes como sensores, imágenes satelitales, drones y registros históricos. Esta capacidad permite a los agricultores prever rendimientos de sus cultivos con alta precisión en base a algoritmos entrenados que permiten aumentar la precisión y la eficiencia en la toma de decisiones.
Algunas de las principales aplicaciones de la IA en el sector agrario incluyen:
• Análisis predictivo: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede anticipar los rendimientos basándose en datos históricos y condiciones actuales y extrapolar a posibles situaciones futuras.
• Detección temprana de problemas: Las imágenes satelitales y los sensores permiten aportar información para ser interpretada en la identificación de enfermedades, plagas o anomalías nutricionales antes de que afecten significativamente los cultivos.
• Optimización de recursos: Los sistemas de IA ajustan el uso de agua, fertilizantes y pesticidas, minimizando el desperdicio, maximizando el rendimiento y contribuyendo a la sostenibilidad en la cadena de valor.
• Agricultura de precisión: Los tractores y dispositivos autónomos permiten la identificación de objetos, obstáculos y recorridos, dando solución a los problemas del sector en la actualidad

Casos prácticos: cómo la IA está revolucionando la agricultura

La tecnología ya se está aplicando exitosamente en cultivos herbáceos, leñosos y hortícolas. Por ejemplo, sensores de humedad del suelo combinados con algoritmos de IA optimizan el riego, mientras que plataformas como IBM Watson Decision Platform for Agriculture integran datos climáticos y del suelo para proporcionar a los agricultores una visión detallada de la salud de sus cultivos.

En España, un ejemplo es el proyecto de Telefonica Tech que realiza en la finca de Frutas Mifra, dedicada al cultivo de cerezas en la región de Codos. Se ha implementado una solución de riego inteligente permite a los técnicos de la finca garantizar la calidad del fruto y entender que ocurre en el cultivo.
Estas tecnologías no solo aumentan a rentabilidad y eficiencia en el manejo, sino que también contribuyen a prácticas más sostenibles al reducir el impacto ambiental.

Piloto “Estimación de Rendimiento” de La Vega Innova

En este contexto, en La Vega Innova hemos puesto en marcha el piloto “Estimación de Rendimiento”. Con él buscamos integrar algoritmos avanzados de IA y diversas fuentes de datos (análisis del suelo, sensores IoT, imágenes satelitales) para prever el rendimiento de la producción en el olivar con diferentes horizontes temporales.

El proyecto incluye:
• Integración de datos en la plataforma FIWARE: Una herramienta cloud que centraliza y analiza la información generada durante el piloto.
• Predicciones actualizadas quincenalmente: Basadas en las condiciones actuales y predicciones climáticas, dependiendo de la variedad y la calidad de los datos.
• Colaboración abierta: Los resultados estarán disponibles para expertos y cualquier interesado en conocer sus resultados.

Este piloto representa una oportunidad única para cualquier actor del sector agrario interesado en explorar el potencial de la IA en la optimización agrícola.

Te animamos a acceder a los resultados desde nuestra plataformas y desde dashboards disponibles en la plataforma FIWARE La Vega Innova. Además, a través de los mentores, podrán obtener información de la tecnología desplegada.

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