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5 razones por las que la IA transformará el sector de los invernaderos

Gursel Karacor
Gursel Karacor
6 de diciembre de 2021

Hay tantos avances y desarrollos innovadores en IA y otras tecnologías de vanguardia en el sector de la horticultura que a veces parece difícil mantenerse al día. En este artículo nos centraremos en las cinco razones por las que la IA transformará el sector de los invernaderos. Entrevistamos a Gursel Karacor, científico de datos sénior de Grodan, para obtener información privilegiada. "Todo el mundo habla de big data, pero la única práctica que veo es utilizar la frase en una oración", dice Gursel.

Karacor tiene una misión: poner estas tecnologías revolucionarias en manos de los usuarios de invernaderos. Con más de 20 años de experiencia en el sector, conoce como nadie la tecnología y las preocupaciones de los productores. Pero, ¿qué significan todos estos avances para ellos? Antes de entrar en detalles, una breve descripción de cómo funciona exactamente la IA:

"La Inteligencia Artificial (IA) consiste en utilizar ordenadores para hacer cosas que tradicionalmente requieren inteligencia humana. Esto significa crear algoritmos para clasificar, analizar y hacer predicciones a partir de datos. También implica actuar sobre los datos, aprender de nuevos datos y mejorar con el tiempo", según explica Medium.

A continuación, Karacor comparte sus 5 razones principales por las que la IA cambiará su forma de trabajar (para mejor):

1. La demanda de alimentos seguirá aumentando. La necesidad de alimentos frescos y sostenibles creados con una eficiencia cada vez mayor es cada vez mayor. Recursos como las tierras de cultivo y las personas que trabajan en zonas rurales están disminuyendo, mientras que la demanda de alimentos y productos frescos va en aumento. "Creo que los invernaderos y otras instalaciones de agricultira protegida desempeñarán un papel cada vez más importante a la hora de satisfacer la demanda de alimentos en el futuro. Por lo tanto, el apoyo de la tecnología inteligente y la IA es necesario ahora más que nunca", añade Karacor.

2. El nivel de madurez de la tecnología está listo. Preguntamos a Karacor cuáles son, en su opinión, las tendencias y los temas clave en los invernaderos en la actualidad:

    • El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es un subconjunto de la IA y hace que el software aprenda de los datos, por lo que está puramente impulsado por los datos. Como se ha visto, hay bastantes datos y potencial para acumular éstos en los invernaderos.
    • La tecnología de imágenes, o reconocimiento profundo de imágenes, permite a las máquinas "ver" mediante el uso de fotografías. Karacor menciona: "Como se suele decir, una imagen vale más que mil palabras y nada podría ser más cierto en este caso. Es más fácil que los datos de los sensores y las grabaciones manuales".
    • Los robots son dispositivos autónomos o semiautónomos para determinadas tareas que suelen ser tediosas, repetitivas, largas o peligrosas.
    • Edge-AI: Mientras que los cálculos y el modelado generales de la IA se ejecutan en un servidor/nube principal (lo que consume mucho tiempo), en Edge-AI todos los cálculos se realizan en el "borde" del dispositivo o robot.
    • Los cálculos se realizan allí mismo, en el propio robot, lo que permite tomar decisiones mucho más rápidas. Esto es especialmente importante para las operaciones en tiempo real.

3.Agricultores están preparados. Los productores siguen de cerca los avances tecnológicos. Aún se preguntan cosas como: "Tengo muchos datos, pero ¿cómo puedo aprovecharlos? ¿Me quedaré rezagado con respecto a mis competidores? ¿Es óptima mi estrategia de cultivo? Pero, según Karacor, tienen muchas ganas de aprender y están dispuestos a aprovechar los datos que obtienen de tecnologías tan populares como la IA.

4. Los macrodatos crean un gran potencial para soluciones personales y locales. La calidad y cantidad de los datos es muy importante, pero muy tediosa de recopilar para los productores. Con solo unas pocas fotografías, las tecnologías de IA pueden ayudar a registrar los cultivos. Estos datos pueden utilizarse en muchas aplicaciones, incluida la previsión. La última innovación de Grodan, e-Gro, por ejemplo, permite predecir el rendimiento hasta en 4 semanas. Además, los agricultores pueden beneficiarse de predicciones más generales basadas en IA y recomendaciones basadas en datos en el invernadero. Los macrodatos también ofrecen la posibilidad de crear soluciones inteligentes específicas. Los expertos humanos tienen reglas genéricas, pero los productores específicos de determinadas regiones con climas específicos deberían tener soluciones personalizadas. "Esto marcará una verdadera diferencia", afirma Karacor. "Un flujo continuo de big data mediante Machine Learning e IA nos permitirá utilizar todos estos activos. Es muy emocionante".

5. Automatización para lograr la máxima eficiencia. Todavía hay mucho trabajo manual en el invernadero para tareas como la plantación, el registro de cultivos, la cosecha, etc. Son tediosas, repetitivas y que llevan mucho tiempo y que podrían realizar, por ejemplo, robots. La necesidad de automatización no se debe sólo a razones de eficiencia, sino también a cuestiones de salud y seguridad, como la transmisión de virus, bacterias y enfermedades (reduciendo el contacto entre humanos y entre humanos y plantas), como hemos podido comprobar claramente durante la pandemia COVID-19.

 

El consejo de Karacor sobre este último punto: "Lo bueno es que estas soluciones son fáciles de usar. Si trabajas con la gente adecuada, será sorprendentemente fácil y muy fructífero".

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