INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A DRONES EN AGRICULTURA DE PRECISIÓN

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y DRONES

 

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La necesidad de ser cada vez más eficiente en el trabajo agrícola y de minimizar los procesos manuales para así obtener resultados mejores y más rápidos, ha visto la industria del dron  en la inteligencia artificial uno de sus mejores aliados, ya que esta permite automatizar el alcance de las cosechas, mientras digitaliza el trabajo en el campo.

El resultado de estos procesos que aplican la tecnología de la inteligencia artificial a los drones permiten una mayor eficiencia en tiempo, una reducción de costes y una mejor precisión en el tratamiento del cultivo que posibilita la más eficaz gestión operativa y comercial del agricultor.

Este proceso puede llevarse a cabo hoy gracias a la Inteligencia Artificial. ¿Cómo? Pues en un trabajo conjunto con la información captada gracias a la tecnología de los drones. Este procedimiento pasa gracias a que la Inteligencia Artificial es capaz de analizar las grandes cantidades de datos obtenidos por los drones. La inteligencia artificial es capaz de detectar todo lo que el ojo humano sea capaz de hacerlo, pero con una rapidez y capacidad de procesamiento millones de veces más rápido que ojo humano.

El sistema de aplicación de la Inteligencia Artificial a drones consiste es sucesivos vuelos con drones, con el objeto de captar gigas y gigas de datos. Por ejemplo en el caso de conteo de frutos y predicción de cosechas, captar cargas de frutos en plantas y tamaños o colores de estos. Tras el desarrollo del algoritmo adecuado este irá aprendiendo de lo todos los datos que se le enseñen, por eso es muy importante que los datos sean muy elevados, pues esto será directamente proporcional a la calidad de los resultados.

 

La resolución de los problemas que presenta este proceso es revolucionario, si vemos por ejemplo como se venían realizando las proyecciones de cosecha hasta ahora, es el agricultor el que decide cómo evaluar su producción, tomando muestras de su cultivo de forma aleatoria, en zigzag o evaluando el 2% del total de las plantas y extrapolando los datos obtenido al total de la cosecha, asumiendo que todas las plantas son iguales, tal y como se aplicaba en la agricultura tradicional la aplicación de insumos. El margen de error de este proceso es altísimo por que no se tienen en cuenta cosas como la densidad de la vegetación o el área foliar, así como zonas en las que el vigor vegetativo no es el mismo, y por consiguiente no lo será la producción.

Sin embargo, con las cámaras de alta resolución de imagen integradas en los drones podremos obtener fotos y videos georreferenciados y en alta definición que aportaran datos reales de muestra plantación que nos permiten realizar un conteo de las plantas y los frutos y cosechar algunas de estas para tomar referencias si se quieren ajustar aun mas los resultados.

Este sistema, ya puesto en marcha por la startup agrícola Space AG en campos de arándanos de Perú, hace posible calcular la proyección de la cosecha de manera precisa llegando a estimaciones de producción por encima del 92%, lo que supone casi una predicción del rendimiento, que además ayudara a predecir insumos necesarios, mano de obra y adelantos comerciales.

Plataformas como Raptor Forms utilizan la inteligencia artificial para analizar los resultados de estas grabaciones.  Como resultado el agricultor podrá conocer la ubicación por GPS del lote, así como la información del número de botón florales, flores y cuajas. “Con Raptor Forms digitalizas la información que hoy está en lápiz y papel”, señala el CEO de la plataforma.

Inteligencia artificial

El objetivo final pasa por tener en cuentas variables como el calibre, fenología y clima

Para que los datos ofrecidos al agricultor sean lo más reales posibles y fáciles de entender, de modo que la inteligencia artificial aplicada a drones sea la manera más completa y consistente para el conteo y el análisis en la agricultura de precisión.

Actualmente, el trabajo está enfocado en automatizar los procesos, disminuir el margen de error y el tiempo invertido durante el conteo en arándanos, pero ya se está aplicando en otros cultivos como las fresas con resultados bastante prometedores. Este proceso es tan eficaz en el caso del berries ya que hay una producción constante de estructuras florales, aunque desgraciadamente todos estos proyectos en su mayoría están en desarrollo.

En España, algunos campos de viñedos de Ribera del Duero utilizan la Inteligencia Artificial para su Agricultura de Precisión con imágenes captadas desde dron con un sensor multiespectral y un software que ofrece recomendaciones agronómicas para hacer más eficientes los tratamientos y estimaciones de producción con tres meses de antelación.

En primera instancia se controla el aforo de las parcelas y en la época de vendimia, se hace la selección en campo.  En este caso, la viticultura de precisión con los drones permite trabajar planta por planta para calcular el momento óptimo de vendimia.

En cualquier caso, la inteligencia artificial aplicada a drones en la agricultura de precisión requiere de un proceso que pasa por la captación datos aéreos con drones, digitalización del cultivo, procesado de los datos con Layers, y envío de datos y recomendaciones al cliente.

Se trata de encaminarnos hacia el futuro para producir exactamente lo que uno quiere producir. Y llevar nuestra agricultura a una Agricultura de Precision 4.0.

 

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