Inteligencia visual e inteligencia artificial en la agricultura: el futuro se acerca

La inteligencia artificial (IA) y la inteligencia visual (VI) son tecnologías que revolucionarán el sector agrícola en los próximos años. El uso de la IA y la VI ayudará a realizar un seguimiento de múltiples variables, ayudará a los procesos de toma de decisiones, analizará los datos e incluso supervisará los cultivos.

En este artículo explicaremos un poco más sobre la inteligencia visual en la industria agrícola y por qué es tan importante para su crecimiento. También hablaremos más sobre la inteligencia artificial en la agricultura, indicaremos sus usos y ejemplos de cómo se implementa en la actualidad.

¿Qué es la inteligencia visual?

La inteligencia visual puede definirse como la capacidad de los ordenadores y las máquinas para comprender imágenes, vídeos y otros datos visuales. Sin embargo, la inteligencia visual va mucho más allá.

La IA que se basa en la inteligencia visual puede entender las imágenes que ve, así como el contexto de esas imágenes. Incluso puede aplicar la información que ha aprendido de una imagen o vídeo a otra. Esta tecnología puede aplicarse también en industrias relacionadas, como la ganadería,  pesca, alimentación, etc.

¿Cómo funciona la inteligencia visual?

La inteligencia visual se basa en la visión por ordenador, que es la capacidad de los ordenadores para comprender imágenes, vídeos y otros datos visuales. La imagen es procesada primero por un ordenador para extraer la información relevante. El ordenador lleva incorporado un software (ad-hoc en su mayor parte) basado en algoritmia, que recoge los datos y los procesa en según ha sido configurado. Esto permite al ordenador entender lo que se muestra en la imagen, como el número de personas que aparecen en ella o la posición del sol en el cielo. A continuación, el ordenador puede aplicar esta información a diferentes escenarios, por ejemplo, aplicando los conocimientos que ha aprendido de una imagen a otras (es lo que se denomina machine learning). 

La tecnología más avanzada ya está siendo utilizada en el sector agrícola para las siguientes tareas:
•    Control y automatización de regadíos.
•    Control de plagas.
•    Evaluación de la calidad del suelo.
•    Alertas climáticas.
•    Indicación sobre el estado de la materia prima y niveles óptimos para su recogida.
•    Automatización de procesos.
•    Tecnología automatizada para picking y packaging
•    Garantizar la calidad del producto.
•    Monitorizar la seguridad alimentaria.
•    Trazabilidad del producto desde el campo hasta su venta.

¿Por qué es importante la inteligencia visual para la agricultura?

La industria agrícola puede beneficiarse en gran medida de las imágenes y los datos visuales para la reducción de costes, un mayor rendimiento productivo y asegurar la calidad del producto, lo que significa que la inteligencia visual puede ser una herramienta importante para los agricultores. 
La capacidad de la inteligencia visual para comprender el contexto de las imágenes, como el clima o la cantidad de luz solar, puede ser extremadamente útil para la agricultura.

Los datos agrícolas son muy valiosos, pero siempre han sido difíciles de recopilar y analizar. Los agricultores llevan mucho tiempo luchando por reunir datos sobre diversas variables, como el clima, las condiciones del suelo y los niveles de agua, lo que dificulta la creación de un buen plan de cultivo. Sin embargo, con el uso de la inteligencia visual, es fácil reunir estos datos y tomar mejores decisiones basadas en la información.

La inteligencia artificial en la agricultura

La inteligencia artificial es el uso de ordenadores que pueden aprender y tomar decisiones. Esta tecnología se compone de una serie de algoritmos. Un algoritmo es un proceso o conjunto de instrucciones que los ordenadores pueden seguir para resolver problemas.

La IA se utiliza en muchas industrias diferentes, incluida la agricultura. Los agricultores pueden utilizar la IA para hacer un seguimiento de las condiciones meteorológicas, optimizar los programas de riego e incluso controlar los insectos. La IA también puede utilizarse para optimizar la aplicación de pesticidas y herbicidas, lo que permite a los agricultores utilizar menos productos químicos y mantener un rendimiento saludable. La IA también puede utilizarse para optimizar el uso de los fertilizantes, reduciendo los residuos y mejorando la salud de los cultivos.

Ejemplos de uso de la IA en la agricultura

La IA puede utilizarse para hacer un seguimiento de las condiciones meteorológicas y optimizar el uso del riego. Los agricultores pueden utilizar la IA para hacer un seguimiento de la cantidad de luz solar y de las precipitaciones, así como de la temperatura del suelo, ayudándoles a tomar mejores decisiones sobre el riego.

La IA también puede utilizarse para seguir el crecimiento de los cultivos, lo que permite a los agricultores saber cuándo deben cosechar sus productos. La IA también puede utilizarse para seguir el número de plagas en una zona, facilitando la aplicación de pesticidas y herbicidas según sea necesario.

Casos de éxito

En Memorándum hemos desarrollado varias aplicaciones para el sector, algunas de ellas se describen a continuación.

Aplicación para gestión de regadíos:

• SGR_SOFT es la aplicación que facilita la gestión administrativa de las comunidades de regantes de una forma ágil y sencilla.
• La aplicación pone a disposición del usuario formularios ágiles y sencillos para la gestión
• Petición de riego.
• Posibilidad de gestionar la petición de riego por turno y bajo demanda para inundación, aspersión y goteo.
• Gestión de riegos y consumos.
• Visualización de todos los consumos de la comunidad controlando las peticiones de riego en sus diferentes fases.
• Gestión administrativa.
• Facturación a regantes, propietarios y arrendatarios de forma totalmente abierta.

Desarrollo de trazabilidad y calidad del producto:

• Trazabilidad RFID, etiquetas Códigos QR.
• Detección de impurezas en el empaquetado de productos alimenticios mediante visión artificial
• Impresión láser en polipropileno y otros materiales para embalaje de productos alimentarios, posterior identificación, y seguimiento en todo el proceso de producción.
• Planificador de compra para materias primas en industrias de transformación agroalimentaria.

Visión artificial en el sector agrícola para asegurar producción:

• SgaFot gestiona las fotografías georreferenciadas asociadas a expedientes en el marco de las Solicitudes Únicas tramitadas mediante el Sistema de Gestión de Ayudas (SGA).
• En la versión actual se podrá trabajar con las CC.AA. de: Andalucía, Aragón, Asturias, Baleares, Cantabria, Castilla La Mancha, Extremadura, Galicia, Madrid, Murcia, Navarra, La Rioja y C. Valenciana.

 
Desde Memorándum continuamos trabajando en el sector agrícola desarrollando tecnología ad-hoc para las necesidades de cada cliente y también soluciones cerradas. Si tienes un negocio agrícola y quieres conocer cómo podemos ayudarte ponte en contacto con nosotros y un especialista te asesorará desde el principio.