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10 enero, 2024 0 Comments

Agricultura de Precisión y Tecnología IoT

La adopción de sensores y dispositivos conectados a Internet en la agricultura seguirá creciendo. Estos dispositivos permiten la recopilación de datos en tiempo real sobre granos almacenados, suelos, cultivos y condiciones climáticas, facilitando la toma de decisiones basada en datos para mejorar la eficiencia, rendimiento de los cultivos y asegurar la calidad de la poscosecha.

Inteligencia Artificial y Machine Learning

La IA y el ML continuarán desempeñando un papel crucial en la optimización de procesos agrícolas. Desde la predicción de cosechas hasta la detección temprana de enfermedades en los cultivos, estas tecnologías mejorarán la eficiencia operativa y permitirán una toma de decisiones más precisa.

Robótica Agrícola

Se espera un aumento en la implementación de robots agrícolas para tareas como siembra, cosecha y mantenimiento de cultivos. La robótica contribuirá a hacer frente a la escasez de mano de obra y aumentará la eficiencia en las operaciones agrícolas.

Blockchain en la Cadena de Suministro Agrícola

La tecnología blockchain será cada vez más utilizada para mejorar la transparencia y trazabilidad en la cadena de suministro agrícola.

Esto permitirá a los consumidores rastrear el origen y el recorrido de los productos, lo que se traducirá en una mayor confianza, rentabilidad y autenticidad de los alimentos.

Drones Agrícolas

La aplicación de drones en la agricultura seguirá evolucionando. Desde la monitorización de cultivos hasta la pulverización precisa de pesticidas, los drones ofrecen una perspectiva única y eficiente para la gestión de cultivos a gran escala.

Además, contribuyen a la recolección de datos valiosos para la toma de decisiones informadas.

Los avances tecnológicos no se detienen, y en el año que se avecina se consolidarán una serie de tendencias que se vienen dando en la intersección entre agricultura, tecnología e innovación. Por ejemplo, la recopilación de datos continuará ganando terreno, por eso cada vez más agricultores la incorporarán en sus procesos cotidianos. En este marco las soluciones de Internet de las Cosas (IoT), basadas en sensores para silo bolsa y para silos de guarda de granos, y también en sensores para recabar datos de los campos, cultivos y ganado, ayudarán tanto para monitorear condiciones como para reducir riesgos.

Equipados con estos sensores, los dispositivos de IoT agrícolas recaban y transmiten datos en tiempo real a través de aplicaciones móviles, dispositivos periféricos u otros medios. Entre otras cosas estos dispositivos rastrean la temperatura del suelo, la humedad, el estado del ganado y de las plantas; y de esta manera también agilizan el monitoreo remoto de las granjas.

Estos desarrollos dependen en gran medida de tecnologías de conectividad como 5G, LPWAN, banda ancha rural y comunicación por satélite. En 2024 se espera que la conexión satelital ayude a expandir los desarrollos de IoT, al ofrecer conectividad en áreas aisladas y habilitar el monitoreo de diferentes variables en los campos como fertilización, riego y estado de la producción, entre otros.

Por su parte, las soluciones de big data y de analítica de datos colaborarán para que los agricultores puedan tomar mejores decisiones y sean más sustentables. Con su capacidad para procesar enormes cantidades de datos, incluidas las condiciones del suelo, cantidad y calidad de cultivos, patrones climáticos, ciclos del agua, situación de la maquinaria agrícola, niveles de nutrientes del suelo, las herramientas avanzadas aportarán información específica tanto del sitio como de la producción y habilitarán a descubrir tendencias.

Impulso de la IA

En 2022 un relevamiento valoró el tamaño del mercado mundial de agrotecnología en U$S 22 mil millones; y anticipó que crecería a una tasa compuesta anual del 13% entre 2022 y 2032, para rozar los U$S 75 mil millones en este último año. En 2024 esta tecnología orientada a producir más alimentos en la misma cantidad de tierra, de manera más sustentable y con menos insumos, recibirá el impulso de la inteligencia artificial (IA).

Los entusiastas de la IA sostienen que esta tecnología se hará sentir en el agro tanto para impulsar la productividad y la eficiencia como para promover la sostenibilidad y reducir el desperdicio. Pero como indica un análisis, estas herramientas también plantean riesgos potenciales sustanciales, “relacionados con la confiabilidad y la relevancia de los datos agrí­colas, las consecuencias socio-ecológicas no deseadas que resulten de los modelos de ML optimizados para los rendimientos, y preocupaciones de seguridad y protección asociadas con la implementación de plataformas ML a gran escala”. Es importante que estos riesgos se aborden con responsabilidad, por lo cual estas nuevas tecnologías deben probarse adecuadamente en entornos experimentales para garantizar que sean seguras y estén protegidas contra fallas accidentales, consecuencias no deseadas y ataques cibernéticos.

Más allá de la adopción robótica basada en IA y en el aprendizaje automático (ML), y de la mejora de los equipos agrícolas lograda con los aportes de esta tecnología, que se hace visible, por ejemplo, en los tractores autónomos, en 2024 se espera que se desarrollen otros casos de uso. En tal sentido, los algoritmos de ML optimizarán los programas de riego y permitirán ahorrar agua. Por otro lado, el software de gestión agrícola impulsado por IA agilizará las operaciones integrando datos de diversas fuentes y ayudará a optimizar la asignación de recursos.

Confluencia tecnológica

Al mismo tiempo, al integrarse con IoT, la IA permitirá automatizar y mejorar las operaciones.  Mientras las herramientas de IoT facilitan la recopilación de información y permiten procesar y crear datos estructurados a través de una variedad de sensores, los sistemas de IA y ML habilitan a interpretar estos datos y convertirlos en conocimientos prácticos y en recomendaciones para la acción.

En el agro la IA también podría favorecer los análisis predictivos en temas como el clima, el rendimiento de los cultivos y los precios. Además, los algoritmos de ML pueden automatizar la identificación de anomalías y enfermedades en plantas y ganado, permitiendo acciones correctivas rápidas cuando sea necesario.

En este marco se espera que se priorice la recopilación de datos estandarizados para mejorar la tecnología de IA tanto para entrenar los modelos de ML como para basar las predicciones y las decisiones.

 Info: https://www.wiagro.com/es/tendencias-2024-en-tecnologias-para-el-agro/

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