Revelación del futuro: IA y agricultura digital en sistemas de alimentación sustentables

Dr. Sigfredo Fuentes
Profesor de Agricultura Digital y Alimentos
Escuela de Ciencias de Agricultura, Alimentos y Ecosistemas
Facultad de Ciencias
Universidad de Melbourne, Australia

La Inteligencia Artificial y la Agricultura Digital no son solo palabras de moda, sino herramientas poderosas con un inmenso potencial para contribuir significativamente a la sostenibilidad en un clima cambiante. Adentrémonos en este emocionante futuro.

A medida que el cambio climático perturba la intrincada interacción entre los sistemas biológicos y su entorno en la naturaleza y las prácticas agrícolas, la necesidad de adoptar nuevas y emergentes tecnologías se vuelve cada vez más urgente. Esta urgencia subraya el papel crucial que cada uno de nosotros desempeña en garantizar la sostenibilidad de nuestras prácticas agrícolas. Los esfuerzos para mejorar la eficiencia en los procesos agrícolas han estado en marcha durante años, impulsados inicialmente por mayores rendimientos y calidad de los productos agrícolas.

Revolución en la agricultura: el progreso de la agricultura digital

Durante más de un cuarto de siglo, se nos han presentado tecnologías innovadoras como la Agricultura de Precisión (AP), que aprovecha tecnologías emergentes como sistemas de sensores y teledetección utilizando plataformas que van desde satélites hasta sistemas aéreos o terrestres no tripulados (UAV / UTV) para evaluar la variabilidad espacial y temporal de los cultivos. Sin embargo, el campo ha sido verdaderamente revolucionado en la última década con la llegada de la Agricultura Digital (AD). La AD no solo ha respondido a la pregunta de qué hacer con los datos recopilados por los sistemas de AP, sino que también ha introducido la Inteligencia Artificial (IA) como una herramienta necesaria para el análisis de datos y modelado utilizando tecnologías automatizadas de sistemas de sensores.

Debido al cambio climático, la seguridad alimentaria se ha convertido en un problema crítico, ya que, según la FAO, para 2050 necesitamos producir el doble de alimentos en la mitad de la tierra arable para alimentar a más de 10 mil millones de personas. Enfrentándonos a este escenario desalentador, la AP y la AD podrían ser las únicas opciones, además de una mentalidad agrícola fuera de lo común.

Contrastación de aproximaciones para la Tierra y el espacio

Producir alimentos más nutritivos en menos espacio y recursos es el objetivo de los científicos que investigan la producción de alimentos fuera de la Tierra para misiones espaciales a largo plazo, como las planeadas a la Luna para 2030 y a Marte para 2040 por parte de la NASA a través del programa Artemis. La agricultura vertical que implementa la inteligencia artificial (IA), los Gemelos Digitales (DT) y las plantas modificadas genéticamente (GM) serán la base de estos sistemas, que también se pueden implementar en la Tierra para satisfacer las crecientes demandas de productividad para 2050.

Hay una diferencia crítica entre lo que se hará para el espacio y lo que se hará para la Tierra utilizando IA: la adopción. La exploración espacial no tiene otra opción que adoptar estos nuevos sistemas de IA para la producción de alimentos, que seguramente incorporarán plantas GM.

En la Tierra, la adopción de DT y la IA avanza a paso de tortuga, si es que avanza. Lo mismo ocurre con los GM. Los principales obstáculos para la adopción de IA y DT son, entre otros, las percepciones de los agricultores a pequeña escala, que piensan que no pueden acceder a estas herramientas debido al costo y la complejidad. Sin embargo, la mayoría de las nuevas herramientas de IA desarrolladas para la agricultura se han basado en el principio de parsimonia, facilidad de uso y bajo costo.

Transparencia y entendimiento de la inteligencia artificial y los gemelos digitales

Otro concepto erróneo relacionado con la propiedad y seguridad de los datos se basa en la percepción de que “los modelos y herramientas de IA desarrollados en mi granja beneficiarán a mis competidores”. Dentro de los marcos de herramientas de IA, los datos podrían gestionarse como moneda a través de blockchain para garantizar transparencia y equidad en el uso de datos mediante libros electrónicos. Además, la teoría de juegos también se puede aplicar a las herramientas de IA, lo que aumenta el beneficio de todos los usuarios en lugar de los individuos, elevando el conjunto de la producción agrícola.

La IA y los DT a menudo han sido llamados “cajas negras” porque no entendemos cómo las máquinas manejan los pesos y sesgos dentro de los datos para dar sentido y producir modelos predictivos basados en la agricultura. Esto ya no es cierto, ya que ahora tenemos herramientas analíticas para entender el proceso dentro de la lógica de la máquina, que fue publicado recientemente en Science.

Tenemos herramientas de IA disponibles para mejorar la producción, calidad y sostenibilidad de los productos agrícolas para la Tierra y la exploración espacial. Comencemos a adoptar estas nuevas tecnologías de IA y enfrentemos el cambio climático.