Con tecnología, se apunta a conquistar la precisión y predicción en el agro

Identificación temprana de enfermedades, predicción climática, evaluación de daños, control de malezas, uso de robots para las cosechas y fumigaciones, análisis de los datos, información satelital, mineralización del suelo, exigencias nutricionales, calidad del agua, la lista cada vez se va engrosando más en todos aquellos ámbitos donde resulta útil y redituable la implementación de inteligencia artificial (IA) en los ámbitos agrícolas y forestales.

En resumidas cuentas, actualmente hay mucha tecnología que se puede integrar a los procedimientos básicos para mejorar la productividad. Si bien el boom mediático se dio en las últimas semanas, la mayoría de las aplicaciones y electrodomésticos utilizan IA, Netflix o Spotify con su catálogo de recomendaciones o en los lavarropas con la tecnología fuzzy logic. Hay muchos modelos predictivos que se utilizan para mejorar la toma de decisiones agronómicas, El Territorio detalla aquí tres de ellas, dos en ejecución y una en etapa de desarrollo.

Drones para cultivos
Agro Sustentable, firma que realizó su presentación oficial el pasado viernes en el Parque Industrial, posee su división de negocio Agrotech, en el que brindan el servicio de drones agrícolas para realizar aplicaciones con productos 100% orgánicos.

Allí puede verse aplicada la IA en el software del dispositivo. “Permite automatizar las tareas del drone, facilita la reducción de insumos, brinda un mapeo de campo, posibilita la vigilancia y el monitoreo del cultivo, la detección de plagas y enfermedades. Mejora la eficiencia de irrigación y la ampliación de la aplicación de plaguicidas”, explicó Andrés Yacovich, coordinador del Proyecto de Drones, de la empresa Agrosustentable-Área Agro Tech.

Inicialmente se necesitan dos personas por cada drone operativo, que, puede aplicar hasta 15 hectáreas de cultivo en una hora, mientras que de manera manual un trabajador rural realiza una hectárea cada seis horas. Los beneficios se ven no solamente en el territorio abordado y en la reducción del tiempo, sino también en el rendimiento del producto y la calidad de la aplicación.

“Fortalece, en esa misma línea, las buenas prácticas agrícolas ya que el personal no está expuesto a productos fitosanitarios como sucede cuando se realiza de manera manual con la mochila”, agregó. La adopción del uso del drone es ideal tanto para los grandes cultivos como los pequeños, dispersos o irregulares, permite reemplazar el uso de la maquinaria básica manual como la mochila y el tractor. Habilita el trabajo en lotes que son de difícil acceso, en cultivos de variadas alturas, incluso para frutales.

Análisis de la calidad del agua
María Silvia Vera Laceiras es doctora en informática y posee una maestría en tecnologías de la información; en conjunto con el laboratorio Citogenética General y Monitoreo Ambiental (Unam-IBS-Conicet) se dedican a estudios citogenético-evolutivos en diferentes modelos de animales con principal énfasis en peces neotropicales de agua dulce. En su línea de investigación utiliza “biomarcadores genéticos”, para disparar el alerta temprana en cursos de agua contaminados y, por lo tanto, su análisis resulta de interés predictivo en evaluaciones de estado de calidad de cursos hídricos y manejo de cuencas.

Vera Laceiras logró hacer este análisis sistemático y automático mediante la utilización de un algoritmo que detecta el ADN, la zona, la región, la cantidad y tipos de células. “Como es un material vivo, tuve que aplicar la lógica difusa. Se logró automatizar la clasificación de células animales (peces y bivalvos) a través de epifluorcencia mejorando los tiempos invertidos por el especialista en el Laboratorio de Citogenética y Monitoreo Ambiental”.

Detección de la deforestación
La profesional se encuentra realizando su tesis doctoral con la implementación de IA en la detección temprana de deforestación o cambio de uso del suelo en la Biósfera Yaboty.

“La idea es poder hacer una detección de personas que intrusan los espacios y van consumiendo algunas especies que no son destinadas a la industria maderera. Se realizará mediante el análisis, la combinación y comparación de imágenes permitiendo detectar cambios, por más pequeños que sean; y a partir de ello generar el alerta y los mecanismos de protección”, explicó.

Incluso se puede utilizar en el caso de incendios para verificar su severidad y poder generar el aviso de acción.

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