El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la previsión de cosechas

Uno de los mayores retos del Invernadero es tomar las decisiones de cultivo adecuadas en el momento oportuno. Esto no siempre es fácil, ya que las condiciones en un invernadero cambian constantemente. El viento, la luz solar, el CO2, etc., influyen enormemente en el crecimiento de las plantas y, por tanto, en la calidad de la cosecha. Debido a los constantes cambios que se producen en el invernadero y sus alrededores, hacer una previsión correcta de la cosecha es todo un reto y lleva mucho tiempo, aunque resulta crucial para la planificación de la mano de obra y el cálculo de los precios para la comercialización. Es una pena, porque con la cantidad de datos disponibles, debería ser posible conocer rápidamente el estado de la cosecha, o el crecimiento del cultivo. Combinar la enorme cantidad de datos disponibles en el invernadero es complejo y requiere mucho tiempo. Por lo tanto, la combinación de datos y ciencia de las plantas es más relevante que nunca. La ciencia de los datos y las tecnologías de IA ofrecen enormes oportunidades para extraer y recopilar datos en el invernadero con el fin de aumentar la eficiencia, la calidad y el rendimiento.

¿Cómo se combinan la ciencia de las plantas y la de los datos?
Debido a que esto es todavía bastante nuevo, hay muchas incertidumbres sobre la combinación de la ciencia de las plantas con la ciencia de datos y el uso de nuevas tecnologías en el Invernadero. Cada persona cultiva de forma diferente y, por lo tanto, siempre hay que tener en cuenta la información específica y las condiciones de cultivo. Cada invernadero es único, por ejemplo, en términos de ubicación, tipo de invernadero, iluminación, sustratos, etc. Todos estos factores influyen en el crecimiento y el rendimiento. Por lo tanto, es esencial trabajar con modelos de datos personalizados y con el programa adecuado. Grodan ha desarrollado una plataforma de datos "e-Gro", que analiza en tiempo real las previsiones y los datos específicos y personalizados de un invernadero.

Impacto de los datos
No se puede negar que los datos y la IA pueden ser muy útiles para una empresa, ya que los algoritmos inteligentes pueden demostrar eficazmente las conexiones y la tecnología de datos puede utilizarse para registrar datos históricos. Sin embargo, es necesario buscar la combinación adecuada de ciencia vegetal y ciencia de datos. Debe tenerse en cuenta la experiencia del productor. Las predicciones, sugerencias y recomendaciones sólo actúan como apoyo basado en datos. Para ello, utilizamos la metáfora del piloto. La mayor parte del trabajo del piloto en el avión lo realiza un ordenador. Sin embargo, el piloto sigue teniendo que tomar las decisiones, y tienen que ser decisiones informadas. Incluso los agricultores de más éxito pueden beneficiarse de vez en cuando de la información, los datos y las previsiones basadas en datos. Cada vez son más quienes aplican la ciencia de datos para optimizar sus estrategias de cultivo.

Trabajar con IA
Grodan ayuda a productores de todo el mundo a recopilar datos relevantes del invernadero y convertirlos en información en tiempo real para un cultivo de precisión basado en datos con su plataforma de software: e-Gro. Recientemente, se ha añadido el nuevo módulo e-Gro Harvest Forecast, que muchos usuarios utilizan para saber cuántos kilos de cosecha se esperan en las próximas semanas. Este módulo está impulsado por la Inteligencia Artificial (IA), que se adapta a la situación única del productor. e-Gro's Harvest Forecast realiza una predicción precisa de la cosecha basándose en los datos históricos del programa. Con sus algoritmos inteligentes, el programa calcula una previsión de cosecha para las próximas cuatro semanas. Con estos datos inteligentes, un productor puede anticiparse a tiempo tomando nuevas decisiones (de cultivo) en el Invernadero. Más información sobre la experiencia de un usuario de e-Gro con el modelo de previsión de cosecha e-Groen este enlace