Inteligencia Artificial Alimento Natural – AI- Diego Rodriguez (Kappa)

 

Antes de empezar te quiero preguntar. ¿Estas conscientes de que la mundo sigue creciendo? ¿Estas realmente conscientes de que de acuerdo a las Naciones Unidas seremos 9.8 mil millones de habitantes para el 2050? ¿Sabias que a los años 1900 éramos apenas 2 mil millones de habitantes y que crecemos 4 a 6 mil millones de habitantes cada 100 años? En otros temas, ¿sabias que los costos de producir un alimento son directamente proporcionales a las ineficiencias en el campo, en la logística entre otros factores? Por último ¿Hemos pensado como vamos a alimentar a toda esta población?

Hoy en día, existe una gran problemática en cuanto al desperdicio de los alimentos. Cerca de la mitad del producto del campo y alimentos generales, no llegan a su destino. El destino al mismo tiempo, se esta volviendo mas exigente en cuanto a precios, calidad y repetición del suministro de los alimentos que reciben, causando así aún mas desperdicios en la cadena de suministro. ¿Qué efecto tiene esto? El encarecimiento de la logística, el aumento de desperdicio de la fruta/verdura/raíz/proteína animal que no cumple, el aumento en costo al consumidor y le reducción del pago al productor por incumplimiento. Se convierte en una cadena viciosa en el que el productor, desde el inicio de la cadena, decide agregar la merma o desperdicio a su costo e impactarlo al consumidor final, encareciendo los alimentos disponibles en el supermercado.

Si el problema esta en los desperdicios, en la habilidad de reducir desde el campo las mermas, en la habilidad de controlar las producciones y cosechas etc etc y todo esto depende e la inteligencia del ser humano, y sabemos que con esta, no estamos pudiendo reducir el problema…¿Qué se necesita hacer para mejorar? ¿Para el mejor control, mayor estandarización, automatización y “robotización”, uso de Big Data, análisis controlado de producción y cosecha, entre mucho otros? ¿Para reducir el error humano y su baja habilidad de análisis complejo, y baja capacidad de análisis de múltiples factores y solución de ecuaciones de miles de variables en cuestión de segundos? La respuesta es simple: implementar el uso de inteligencia artificial.

Recientemente, hemos hablado de Inteligencia Artificial como los robots que pueden aprender, y momentáneamente nos van a sustituir. Bill Gates, Elon Musk y el recientemente difunto Stephen Hawkins, han hablado del cuidado que el ser humano debe de tener en cuanto al desarrollo de la inteligencia artificial. Películas de Hollywood, han representado la destrucción del ser humano poniendo la inteligencia artificial como la creación del ser humano que se reveló en su contra y al ver que eran inferiores, decidió esclavizarlos. Y asi podemos continuar dando ejemplos de esto y de lo que todo mundo cree que es la inteligencia artificial, pero pensemos en un futuro cercano y en el día de hoy tanto como en los cuestionamiento iniciales…¿Cómo aplica esto a la alimentación de miles de millones de personas a nivel mundial y como les damos acceso a alimentos de alta calidad?

En los últimos años la inteligencia artificial ha ganado tracción en muchas áreas de la agricultura y el desarrollo de los alimentos tanto como las cadenas de suministro de los productos de alimentos y bebidas. Desde el mismo campo en control de los cultivos, hasta en la “traceabilidad” de los alimentos en la casa del consumidor.

Hablaremos de algunos de los recientes desarrollos en el campo y exploraremos la inteligencia artificial de los “futuros cercanos” como:

  • Drones
  • Precisión en control de hierbas malignas
  • Cosecha de los cultivos
  • Plantación y semillas

Hablaremos de explorar que empresas o que ideas y aplicaciones reales están siendo implementadas en estos diferentes sectores.

 

Drones e inteligencia aérea

 En los recientes años, y con el desarrollo de mejores, mas durables y mas precisos drones, la visibilidad de los agrónomos de sus cultivos desde el cielo ha aumentado. El análisis de los cultivos con sensores de mayor precisión ha permitido a los agrónomos, analizar y supervisar sus tierras, sus cultivos, sus áreas y sus equipos de cosecha tanto como el personal que lo hace. Adicionalmente, se ha logrado el uso de drones, ha llevado a el uso de estos datos y su análisis a proponer soluciones nuevas.

Agribotix, una empresa con cede en Colorado, utiliza drones, con los que se sobrevuelan los campos para detección de datos específicos de los cultivos. Esta empresa capta datos en relación a ciertos cultivos y los analiza en software propietario basado en la nube que ayuda a sus clientes a aumentar rendimientos y utilidad por unidad cosechada. Esta empresa cuenta con la capacidad de análisis y 44 tipos de cultivos y presencia en 45 países. Uno de los estudios que hacen, es el de las áreas dañadas y buenas del campo, para indicar a sus clientes, que área es donde hay que trabajar más para evitar las mermas y por ende, pérdida de utilidades.

 

Precisión y control de hierbas malignas y pestes

 Desde hace miles de años, la némesis del agricultor siempre han sido las malas hierbas. Éstas causando pérdidas en miles de toneladas de cultivos y por ende en miles de dólares en productos con posibilidad de alimentar a la población. Otros factores que también han afectado a lo largo de los años han sido las pestes.

Debido a la aversión del consumidor del uso de pesticidas y herbicidas contradictorios en los cultivos, para el control de pestes y malas hierbas, el agricultor y empresas de tecnología agrícola, han optado por brindar nuevas y mejores soluciones. El problema no ha sido que se usen estos químicos orgánico o inorgánicos, sino que el rocío de estos químicos es en todo el cultivo y no solo en las malas hierbas que realmente están afectado los cultivos próximos.

En los últimos años los agricultores, han adoptado y adaptado el uso de tecnologías emergentes y novel para el control de las malas hierbas y pestes. Con la diminución del uso de pesticidas y herbicidas, ha habido un aumento en el uso de control digital y supervisión por medio de inteligencia artificial de los campos y de los factores de flora y fauna que pueden afectar los cultivos.

Recientemente la empresa John Deere, con la compra de a empresa Blue River Technology a US$ 305 millones, ha implementado un modelo de eliminación de mala hierba llamado “See and Spray”. Este modelo, con el uso de sensores de alta precisión y equipos con alta tecnología de detección de mala hierba, tiene el objetivo de únicamente rociar con pesticida la hierba que se detecte en el campo que pueda afectar los cultivos. Con el uso de datos e inteligencia artificial, puede revisar patrones, predecir nuevas formaciones de hierbas y pestes y dar recomendaciones a los agricultores.

 

Cosecha de cultivos

 La cosecha a lo largo de los años ha dependido en la capacidad de retener y capacitar a humanos con capacidad de cosechar cultivos en su punto y con la calidad estándar que busca ofrecer el agricultor a sus clientes. La mano de obra ha encarecido, el error humano se mantiene y el atractivo de este empleo ha disminuido. Esto ha causado la necesidad de los agricultores de adaptarse y adoptar nuevas tecnologías de cosecha. Desde el uso de bueyes hace cientos de años hasta el día de hoy con maquinaria capaz de cosechar en el mismo período de tiempo miles de veces mas cultivos que el ser humano a una fracción el costo con un nivel de precisión incrementado exponencialmente.

El Buró de Estadísticas del Trabajo de los Estados Unidos de América ha reportado recientemente que ha habido una disminución del 6% de los obreros del campo a nivel nacional. En respuesta a esta tendencia, la cual únicamente aumentará a lo largo de los años, la empresa Harvest CROO Robotics, en el cultivo de fresas, introdujo maquinaria de cosecha de fresas inteligente. Cada maquina de cosecha tiene la velocidad de cosecha de 30 personas por día. Adicionalmente, con sensores y software de análisis de datos y de resolución de conflictos en sitio, Harvest CROO Robotics, permite a los clientes cultivar únicamente las fresas que están maduras con un sistema que tiene la capacidad de discernir entre frutas verdes y maduras y crear inteligencia para el trabajo automatizado en futuras cosechas.

 

Plantación de semillas

La agricutura de alta tecnología comienza cuando la semilla toca la tierra. El avance que se ha tenido en los últimos años es no solo de plantar la semilla, sino de la habilidad de plantarla en el momento, tiempo y lugar adecuado con las condiciones optimas.

En los últimos años, la empresa Vision Robotics, ha logrado integrar tecnología de sensores y algoritmos integrados para brindar a la industria vinícola y del cultivo de lechugas. La tecnologóia que brinda Vision Robotics tiene la capacidad de generar mapas en 3D y modelos de las áreas de cultivo para tomar decisiones automatizadas y generar tareas de cultivo automáticas. El proceso de colocado de semillas con el espacio suficiente entre cada una, es un proceso el cual la empresa ha dado enfoque para lograr el mayor rendimiento por cada metro de tierra utilizado en e cultivo tanto como el aprovechamiento de los espacios que realmente tienen mayor capacidad fértil de cultivo.

 

Conclusiones

 

Existen muchas aplicaciones de Inteligencia Artificial, desde análisis de datos hasta robots que pueden homologar el comportamiento humano y cumplir con tareas de análisis de situaciones y ecuaciones complejas en sitio en cuestión de segundos. “Super-humanos” como tal que saben hacer las mismas actividades del ser humano pero con una inteligencia “exponenciada”, desgaste mínimo y capacidad de retener información en mayores proporciones.

En la agricultura, es aun un plan en desarrollo y se cuenta apenas con aplicaciones específicas en las cuales las funciones aun son limitadas a la tecnología disponible tanto como a la soluciones de problemas específicos.  El desarrollo de inteligencia artificial en los cultivos crecerá en proporción a la problemática y las necesidades de producir más alimentos, con menos mermas, y a menores costos de operación.

El futuro de la alimentación de la población mundial, recae en la habilidad de adaptar estas tecnologías de manera hábil, con prontitud y con el análisis adecuados de datos que permita a las maquinarias predecir patrones, y solucionar preventivamente cada posible escenario negativo que podría repercutir en la pérdida de cultivos.

 

 

Referencia bibliográfica:

Intel Te Future of AI on Agriculture // https://www.intel.com/content/www/us/en/big-data/article/agriculture-harvests-big-data.html

Tech Emergence // https://www.techemergence.com/agricultural-robots-present-future-applications/

Techopedia: The 6 Most Amazing AI Advances in Agriculture // https://www.techopedia.com/the-6-most-amazing-ai-advances-in-agriculture/2/33177

Worldmeters // http://www.worldometers.info/world-population/?

 

 

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