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La inteligencia artificial en el agro: cómo los algoritmos transforman la producción
El auge de la inteligencia artificial ha alcanzado todos los ámbitos de nuestra vida cotidiana. En el campo, por ejemplo, mientras el ingeniero agrónomo analiza patrones procesados por algoritmos, drones y robots rastrean los cultivos para predecir rendimientos con una precisión casi quirúrgica. ¿Alguna vez pensaste que la IA se podía utilizar más allá del chat GPT, Gemini o Microsoft Copilot?.
Investigadores de la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires (FAUBA) explican que, en el sector agropecuario no es nuevo el uso de herramientas para interpretar imágenes satelitales o captadas por drones, sino que son poco difundidas y desconocidas. Estas tecnologías se utilizan para analizar datos de los cultivos, anticipar sequías, prever pérdidas productivas, estimar rendimientos, detectar enfermedades y realizar procesamientos genómicos (datos genéticos).
Para el Dr. Marcelo Soria, profesor y bioinformático de la plataforma de Genómica y Mejoramiento Vegetal de la Cátedra de Microbiología Agrícola de la FAUBA, la IA en el agro es un ecosistema que incluye aprendizaje automático (machine learning), visión artificial y sistemas de recomendación. “Las bases y las aplicaciones están bien desarrolladas. Ya existen sistemas de visión artificial para detectar, por ejemplo, enfermedades en las hojas y aplicar directamente algún producto químico”, explica.
Sin embargo, Soria manifiesta que, para muchos productores, su principal herramienta de manejo de la información sigue siendo la planilla de cálculo “que dificulta bastante la aplicación de otras herramientas más sofisticadas basadas en ciencia de datos”.
Los costos de la IA
Y esto se debe a que las ofertas de productos relacionados con la inteligencia artificial tienen costos elevados. “El acceso a mapas digitales y algún tipo de análisis básico debería ser muy barato, todavía no lo es”, dice.
“La oferta de productos y servicios de IA -agrega el especialista- está muy fragmentada: una startup ofrece servicios de mapeo digital, otra ofrece un sistema de gestión de insumos y manejos, otra un software para detección de enfermedades. Esto es parte de la evolución del sector de negocio de IA, pero hasta que no haya una integración a nivel de proveedores, va a ser difícil que se materialice el potencial de las nuevas tecnologías”.
A futuro, Soria asegura que el fenómeno que tendrá mayor impacto en el agro será la combinación de inteligencia artificial y robótica. “El cambio vendrá porque la agricultura de precisión se va a poder llevar a otra escala, lo cual debería traducirse en mayores rindes, y en la posibilidad de segmentar y especializar el trabajo”.
Los escáneres en el agro, la tecnología en auge
Actualmente, la Facultad de Agronomía de la UBA cuenta con el laboratorio de Genómica y Marcadores Moleculares que colabora con una empresa de inteligencia artificial para el control del comercio de soja y de trigo.
En la Argentina, este comercio está regulado por la Ley de Semillas y Creaciones Fitogenéticas (N° 20.247), que reglamenta toda “actividad de producción y comercialización de semillas” para “asegurar a los productores agrarios la identidad y calidad de la simiente que adquieren y proteger la propiedad de las creaciones fitogenéticas”.
El Dr. Eduardo Pagano, director del laboratorio para estudios genético-moleculares más avanzado del país, explica que la IA facilita el control y análisis del ADN de las semillas: permite que en los propios centros de acopio se utilicen escáneres para cotejar en tiempo real si la declaración del productor coincide con la realidad genética del grano que transporta el camión.
“La empresa con la que trabajamos debe validar legalmente la información generada por sus algoritmos mediante análisis de ADN realizados en nuestro laboratorio. Es una forma de demostrar la eficacia de su proceso”, destaca Pagano.
Observar la tierra con IA
La teledetección es una forma de mirar la tierra a distancia. Para estudiarla, en FAUBA utilizan satélites, drones y sensores instalados en máquinas o equipos de campo. Hoy permite monitorear cultivos, bosques, incendios, sequías, inundaciones y cambios en el uso del suelo. Es una herramienta clave para la agricultura, el ambiente, la planificación territorial, los seguros y la gestión de riesgos.
Según el Dr. Carlos Di Bella, director del Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (FAUBA-CONICET), la Inteligencia Artificial empezó a incorporarse con el boom de la disponibilidad de imágenes satelitales, la capacidad de procesamiento/almacenamiento y los datos medidos a campo. “Antes trabajábamos más con reglas simples o métodos tradicionales. Hoy podemos entrenar modelos capaces de reconocer patrones complejos en grandes volúmenes de información espacial y temporal”, cuenta.
El científico trabaja en el Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección y utiliza imágenes satelitales, datos ambientales y sistemas de información geográfica para “entender mejor los agroecosistemas”, es decir, convertir datos complejos en información útil para la producción agropecuaria y la gestión del territorio.
Allí, utilizan modelos estadísticos y de aprendizaje automático, como árboles de decisión, Random Forest, modelos de regresión, redes neuronales y otros algoritmos de clasificación. Estas herramientas se aplican para mapear cultivos, estimar biomasa o productividad, detectar cambios en el territorio, caracterizar ambientes y monitorear la evolución de los sistemas productivos a lo largo del tiempo.
“La teledetección permite monitorear el crecimiento de los cultivos, detectar diferencias entre lotes y anticipar posibles problemas. Además, al combinar imágenes satelitales con datos climáticos y de suelo, mejora la capacidad de alerta temprana ante sequías, estrés hídrico, caídas en la productividad y posibles plagas”, explica el especialista.
En el agro ¿la IA reemplazará el trabajo del ingeniero o productor? No. Según los especialistas, el principal desafío es que los profesionales puedan acceder a capacitaciones sobre el uso de estas herramientas.
“Para analizar datos y hacer predicciones, necesitas formarte; hacer un curso de estadística, por ejemplo. La IA abre oportunidades y hace que la gente no haga más cosas, sino mejores y de mayor calidad”, reflexiona Eduardo Pagano.
“La IA puede mejorar mucho la precisión, especialmente cuando contamos con buenos datos de campo para entrenar y validar los modelos. Pero la inteligencia artificial no reemplaza al conocimiento agronómico ni al criterio científico. Funciona mejor cuando se combina tecnología, datos confiables y una buena interpretación de los procesos que ocurren en el territorio”, concluye Carlos Di Bella.
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