Análisis, seguimiento y previsión: las principales tareas de la IA
La IA en la agricultura se utiliza en todas partes:
La IA se utiliza en la agricultura de precisiónun enfoque moderno y tecnológico de la producción agrícola, que tiene en cuenta la heterogeneidad dentro de un mismo campo. Por lo general, un campo consta de secciones con diferentes características del suelo (la proporción de arcilla, arena y limo, la cantidad de fósforo, nitrógeno, potasio, etc.). Esto debe tenerse en cuenta al sembrar, procesar y cosechar.
Dado que la agricultura no es un área de alto margen y que muchos tipos de actividades pueden planificarse sin ser rentables, la capacidad de reducir costos ayuda a la empresa a sobrevivir.
"La IA se utiliza en la agricultura de precisión: este es el nombre de un enfoque moderno y tecnológico de la producción agrícola"
Análisis de suelos
Por lo general, para saber de qué está hecho el suelo, necesitaTomar muestras en diferentes áreas. Para una explotación agrícola que gestiona entre 10 000 y 20 000 hectáreas, esto es caro y requiere mucha mano de obra. AI viene al rescate: analiza el campo como una primera aproximación utilizando imágenes de UAV o satélites, determina el tipo de suelo, la cantidad de humus en él y la proporción de diferentes elementos.
Los principales proveedores de imágenes satelitales son la familia de satélites Sentinel lanzados por la Agencia Espacial Europea, el programa estadounidense Landsat y Roscosmos.
Procesamiento de campo diferenciado
Si el campo no es uniforme, se divide envarias parcelas. Por lo general, para esto se utiliza el índice NDVI, que se calcula a partir de imágenes de satélites y vehículos aéreos no tripulados y permite saber en qué estado se encuentran las plantas en diferentes partes del campo. En base a este índice y otros indicadores, es posible desarrollar mapas para el laboreo diferencial de los campos (arado, fertilizantes, tratamiento con productos fitosanitarios). Esto permitirá ahorrar en fertilizantes, combustibles y lubricantes y productos fitosanitarios. También funciona riego diferenciado, fumigación de malezas y cultivos.
Los modelos de IA le dicen al agricultor o al agrónomocuando necesite plantar un cultivo y cosecharlo, aplique fertilizante. Por lo general, parece un recordatorio de la necesidad de tomar alguna acción, la decisión la toma una persona.
Pronosticar la incidencia y aparición de plagas.
La IA puede predecir la aparición de enfermedades yplagas en el campo. Como base se utilizan datos meteorológicos (cuando la finca no cuenta con equipos especiales), o información de sensores, cámaras y drones de alta resolución. Tal análisis encuentra enfermedades en una etapa temprana o reconoce plagas antes de que se extiendan por el campo y salva la cosecha.
Pronóstico de cosecha
La IA ayuda a las empresas a estimar las cosechas futuras.Esta información es necesaria para toda la temporada de trabajo agrícola, no solo para hacer planes, sino también para corregirlos si algo sale mal. Con base en datos históricos, se pueden usar algoritmos para construir un mapa de rendimiento: mostrará cuánto recolectará la finca de cada parte del campo, dependiendo de sus indicadores agroquímicos y agrofísicos, relieve. Con los próximos aterrizajes, puede confiar en estos datos.
“La IA ayuda a las empresas a evaluar las cosechas futuras”
Identificación de áreas problemáticas.
Con la IA puedes identificar áreas problemáticas:Zonas secas e inundadas del campo. Después del análisis inicial, un agricultor o agrónomo puede ir al sitio y realizar investigaciones utilizando otros métodos instrumentales. Encontrar áreas problemáticas es útil a efectos de seguros.
Evaluación del atractivo de la inversión
A veces, según los documentos, los campos están diseñados comotierra agrícola, pero de hecho cubierta de arbustos o árboles durante mucho tiempo. A veces, la tierra se usa incorrectamente y la capa del suelo se agota; entonces se necesita la recuperación del suelo, y esta es una inversión adicional. Con base en datos históricos e imágenes satelitales, puede determinar el estado del campo y estimar aproximadamente cuánto necesita invertir para que comience a generar ganancias.
Vigilancia y control estatal
El área de tierra agrícola no utilizada en la Federación Rusa es casien 44 millones de hectáreas. A menudo, la tierra figura como tierra agrícola, pero en su lugar hay bosques, edificios, vertederos (la cantidad de vertederos ilegales registrados a fines de 2021 en Rusia superó los 15 mil, que es un 30% más que a fines de 2019). A veces, el estado subsidia y otorga subvenciones para el desarrollo de la agricultura en un área determinada, pero los beneficiarios no usan la tierra.
Controle todos los procesos personalmente enviandoinspectores para cada campo, en grandes volúmenes se hace imposible. Necesitamos herramientas de automatización. AI le permite averiguar qué está sucediendo en un terreno en particular y planificar acciones adicionales.
“El área de tierra agrícola no utilizada en la Federación Rusa es de casi 44 millones de hectáreas”
Detalles específicos de la agricultura en Rusia
El mercado ruso tiene cuatro características que afectan el nivel de adopción de la IA.
Baja digitalización.El complejo agroindustrial ruso tiene pocospenetración de las tecnologías de la información. El Ministerio de Agricultura de Rusia apoyó la digitalización del complejo agroindustrial ruso hace cinco años, pero solo el 5% de las empresas del sector agrícola lo aprovecharon. Y esto no es IA, sino tecnologías simples como la automatización de informes.
Las grandes explotaciones agrícolas tienen un mayor nivel de digitalización.Utilizan con mayor frecuencia la aplicación diferenciada de fertilizantes, están interesados en predecir los rendimientos, monitorear el estado de los campos y controlar de forma autónoma los equipos. Pero incluso ellos utilizan soluciones dispares que cubren una o dos necesidades.
Hay pocos productos complejos en el mercado ruso,que combinan toda la información y crean un gemelo digital de la explotación agrícola, aunque la demanda de este es alta. El monitoreo integral de las condiciones del suelo aumenta la productividad de los cultivos agrícolas en al menos un 20%.
Fragmentación de estas empresas agrícolas.Otra característica del mercado ruso - no hayformatos de datos comunes y protocolos para su transmisión. Debido a esto, la información para la IA se almacena fragmentada y es difícil de analizar. A veces, la información importante no está disponible electrónicamente en absoluto.
Hay pocos equipos de producción propia.Antes de la imposición de sanciones en Rusia, utilizabanTecnología occidental, por ejemplo, la empresa estadounidense John Deere. Para su mantenimiento, se necesitan repuestos importados y el firmware solo se puede reemplazar en tiendas de servicio oficiales. Debido al hecho de que la empresa detuvo sus actividades en Rusia, pronto será imposible utilizar sus máquinas.
Hay fabricantes nacionales en el país."hardware" y software para el complejo agroindustrial. Por ejemplo, la empresa Cognitive Pilot, que desarrolla sistemas de control "inteligentes" de alta gama para maquinaria agrícola. Pero para escalar estas soluciones y aumentar la cantidad de equipos ensamblados en el país con módulos rusos instalados, se necesita tiempo.
Dificultades para volver a capacitar a los especialistas.Muchos agricultores y agrónomos aprenden sobre elagricultura sólo después de cursos de actualización. Los especialistas pueden almacenar información sobre sus campos en papel o en su cabeza, en lugar de en un sistema de información. Cuando una persona se jubila o se traslada a otra empresa agrícola, este conocimiento debe restaurarse desde cero. Al mismo tiempo, la edad promedio de un agricultor en el mundo es de 55 años, esta situación corresponde aproximadamente a la realidad rusa (aunque está disminuyendo). Algunos están listos para volver a capacitarse, pero muchos no aceptan nuevos o no pueden pagar una educación superior.
A pesar de todas las dificultades, las perspectivas deLa agricultura rusa es buena, porque Rusia tiene enormes recursos de tierras. El área del fondo de tierras de la Federación Rusa superó los 1.700 millones de hectáreas, de las cuales alrededor del 22% son tierras agrícolas. La pregunta es que estas tierras deben cultivarse adecuadamente, y la inteligencia artificial ayudará en esto.
“Muchos agricultores y agrónomos aprenden sobre agricultura de precisión solo después de cursos de formación avanzados”
IA en lugar de una persona o junto con ella.
Los expertos llevan años debatiendo si la IA puedereemplazar a una persona. Por supuesto, ayudará a las medianas y grandes empresas a tomar decisiones y ahorrar dinero debido al procesamiento de grandes cantidades de información, visualización de hallazgos, recomendaciones de calidad y análisis. Pero hasta ahora no hay productos en el mercado que confíen en la IA para la evaluación experta, el establecimiento de objetivos, la planificación y el control de tareas.
Hay problemas en el área legal:es necesario formar un marco legislativo para regular las actividades que utilizan IA, para determinar quién será responsable de sus errores. Y una persona no está psicológicamente preparada para ceder el control de la tecnología.
Pero aparecerán nuevas profesiones, y el trabajo cambiará yvolverse más inteligente. Para 2025, se crearán 97 millones de nuevos puestos de trabajo porque las personas, las máquinas y los algoritmos trabajarán cada vez más juntos, predice el Foro Económico Mundial. Con el desarrollo de la tecnología, habrá una necesidad de personal más calificado con habilidades digitales.
La industria agrícola cambiará parcialmentea oficinas en las ciudades, desde donde gestionarán lo que sucede en los campos. Las operaciones de rutina están automatizadas, pero una persona de la cadena de toma de decisiones no va a ninguna parte.
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