La agricultura cuenta con cada vez más aplicaciones destinadas a mejorar la producción, con la transformación digital como causa principal del crecimiento
09.08.2023 • 08:39hs • Agronegocios
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La agroindustria, cada vez más tecnológica: conocé los principales desarrollos que ya aplica el campo
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La agroindustria prolonga su crecimiento exponencial, pese a las dificultades suscitadas en el último año por la sequía, a través de empresas que traen soluciones innovadoras al campo.
Una gran cantidad de tecnologías, desde inteligencia artificial hasta robótica, apuntan a que el futuro de la agricultura optimice el crecimiento de los cultivos frente a desafíos de gran escala como el cambio climático, que tiende a conducir a patrones climáticos que intensifican las sequías y los huracanes y reduce el suministro de agua y daña los cultivos.
Al mismo tiempo, la población mundial crece, mientras que los recursos finitos, como la tierra cultivable y el agua dulce, son cada vez más limitados, mientras que la migración laboral de las zonas rurales a las ciudades disminuye la mano de obra disponible para trabajar en el campo.
"Estos desafíos pueden parecer abrumadores, pero las tecnologías relativamente nuevas integradas en Agricultura 4.0 prometen resolverlos todos, o al menos ser un poderoso aliado. El uso de la tecnología de la información moderna para abordar los desafíos de la población mundial no es nuevo", subrayó la firma Getac, fabricante de dispositivos móviles resistentes para industrias que operan en condiciones climáticas adversas.
"Aún así, los principios de esta próxima revolución se aplican literalmente desde cero, desde sensores en el suelo y el monitoreo de grandes rebaños de ganado hasta drones que supervisan plantaciones de cultivos generalizadas", añadieron.
Agroindustria: los principales desarrollos tecnológicos del campo
La transformación digital que lleva adelante la agroindustria, y que pueden beneficiar al sector en el futuro, está relacionada con una serie de desarrollos como:
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La agroindustria aplica cada vez más desarrollos tecnológicos para optimizar los cultivos
Análisis de datos
Cuando el futuro de la agricultura depende de la optimización de recursos escasos como la tierra cultivable, el agua y la mano de obra, las decisiones basadas en datos son fundamentales.
El análisis de datos brinda a los agricultores la confianza para tomar decisiones comerciales vitales y mejorar el crecimiento de los cultivos.
Internet de las cosas (IoT)
Los sensores IoT aplicadas al agro pueden, por ejemplo, medir la humedad y avisar a los agricultores cuando llega por debajo de un cierto nivel predeterminado como indicador de la salud del suelo.
Asimismo, los sensores de temperatura y humedad pueden brindar una alerta temprana cuando detectan las primeras etapas de la enfermedad en el ganado.
"Massive IoT ve una adopción generalizada de IoT en las granjas y promete ajustar prácticamente todos los parámetros que vale la pena medir, incluidos los indicadores de madurez de la fruta, el bienestar animal y la salud y la detección de enfermedades de las plantas" resaltaron los expertos de Getac.
Drones y Cámaras Multiespectrales
Los drones aerotransportados demostraron ser efectivos en la recopilación de datos, ya que pueden determinar si los cultivos muestran signos tempranos de enfermedad de los cultivos utilizando sensores a bordo.
Los drones aerotransportados demostraron ser efectivos en la recopilación de datos
El futuro de la agricultura verá despliegues acelerados de drones, incluido su uso para administrar dosis precisas de insecticidas solo en áreas de cultivo seleccionadas y para plantar semillas en lugares remotos.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
La inteligencia artificial puede ser una aliada fundamental para el campo a la hora de analizar datos en busca de problemas inmediatos y tendencias a largo plazo.
La IA puede dar sentido a las imágenes recopiladas de los drones y estudiarlas en busca de manchas en los cultivos que indiquen signos de enfermedades fúngicas y otros indicadores de problemas.
Las versiones más básicas de los modelos de IA entrenados se basan en la memoria recordada, en base a millones de parámetros con las que fueron elaboradas: comparan lo que ven con lo que ya saben.
Los modelos de IA más avanzados no necesitan bancos tan profundos de datos conocidos. En cambio, aprenden en el trabajo con un pequeño conjunto de datos de inicio y pueden ayudar con las tareas repetitivas en la granja.
Robótica
Desde Getac apuntan que el futuro de la agricultura verá a los robots asumiendo trabajos más peligrosos para facilitarle al hombre su trabajo en el campo.
La robótica, otra de las tecnologías emergentes que promete revolucionar al campo
La robótica implica que los desarrollos se pueden programar para realizar tareas específicas en momentos específicos, lo que también los hace confiables además de eficientes.
