Tres formas en que la IA puede ayudar a los agricultores a afrontar los desafíos de la agricultura moderna

A pesar de toda la atención sobre las nuevas y llamativas herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT, los desafíos de regular la IA y los escenarios apocalípticos de las máquinas superinteligentes, la IA es una herramienta útil en muchos campos.De hecho, tiene un enorme potencial para beneficiar a la humanidad.

En la agricultura, los agricultores utilizan cada vez más herramientas basadas en inteligencia artificial para abordar desafíos que amenazan la salud humana, el medio ambiente y la seguridad alimentaria.Los investigadores pronostican el mercado de estas herramientas alcanzar los 12.000 millones de dólares en 2032.

como investigador estudiar la política agrícola y rural, veo tres desarrollos prometedores en la IA agrícola:aprendizaje federado, detección de plagas y enfermedades y previsión de precios.

Agrupar datos sin compartirlos

La robótica, los sensores y la tecnología de la información se utilizan cada vez más en la agricultura.Estas herramientas tienen como objetivo ayudar a los agricultores a mejorar la eficiencia y reducir el uso de productos químicos.Además, los datos recopilados por estas herramientas se pueden utilizar en software que utilice el aprendizaje automático para mejorar los sistemas de gestión y la toma de decisiones.Sin embargo, estas aplicaciones normalmente requieren el intercambio de datos entre las partes interesadas.

Una encuesta de EE.UU.Los agricultores encontraron que más de la mitad de los encuestados dijeron que No confíe sus datos a agencias federales o empresas privadas..Esta falta de confianza está relacionada con la preocupación de que la información confidencial se vea comprometida o se utilice para manipular mercados y regulaciones.El aprendizaje automático podría reducir estas preocupaciones.

El aprendizaje federado es una técnica que entrena un algoritmo de aprendizaje automático con datos de varias partes. sin que las partes tengan que revelarse sus datos entre sí.Con el aprendizaje federado, un agricultor coloca datos en una computadora local a la que el algoritmo puede acceder en lugar de compartir los datos en un servidor central.este método aumenta la privacidad y reduce el riesgo de compromiso.

Si se puede persuadir a los agricultores para que compartan sus datos de esta manera, podrán contribuir a un sistema colaborativo que les ayude a tomar mejores decisiones y alcanzar sus objetivos de sostenibilidad.Por ejemplo, los agricultores podrían reunir datos sobre las condiciones de sus cultivos de garbanzos, y un modelo entrenado con todos sus datos podría brindarles a cada uno de ellos mejores previsiones para sus rendimientos de garbanzos que los modelos entrenados sólo con sus propios datos.

Detección de plagas y enfermedades.

Los medios de vida de los agricultores y la seguridad alimentaria mundial están cada vez más en riesgo debido a enfermedades y plagas de las plantas.La Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación estima que las pérdidas anuales en todo el mundo por enfermedades y plagas total de 290 mil millones de dólares, con el 40% de la producción agrícola mundial afectada.

Los agricultores suelen rociar los cultivos con productos químicos para prevenir brotes.Sin embargo, el uso excesivo de estos químicos está relacionado con efectos nocivos sobre salud humana, calidad del suelo y del agua y biodiversidad.Lo preocupante es que muchos patógenos están volverse resistente a los tratamientos existentes, y desarrollar otros nuevos está resultando difícil.

Por lo tanto, reducir la cantidad de productos químicos utilizados es primordial y la IA puede ser parte de una solución.

El Consorcio de Centros Internacionales de Investigación Agrícola ha creado Una aplicación para teléfonos móviles que identifica plagas y enfermedades..La aplicación, "Tumaini", permite a los usuarios cargar una fotografía de una plaga o enfermedad sospechosa, que la IA compara con una base de datos de 50.000 imágenes.La aplicación también proporciona análisis y puede recomendar programas de tratamiento.

Si se utilizan con herramientas de gestión agrícola, aplicaciones como esta pueden mejorar la capacidad de los agricultores para orientar sus fumigaciones y mejorar la precisión a la hora de decidir cuánto producto químico utilizar.En última instancia, estas eficiencias pueden reducir el uso de pesticidas, disminuir el riesgo de resistencia y prevenir derrames que causen daño tanto a los humanos como al medio ambiente.

Bola de cristal para los precios.

La volatilidad del mercado y la fluctuación de los precios afectan la forma en que los agricultores invierten y deciden qué cultivar.Esta incertidumbre también puede evitar que los agricultores asuman riesgos en nuevos desarrollos.

La IA puede ayudar a reducir esta incertidumbre al previsiones de precios.Por ejemplo, servicios de empresas como Agtools, agremo y geopard proporcionar herramientas de decisión agrícola impulsadas por IA.Estas herramientas permiten el análisis en tiempo real de precios y datos de mercado y presentan a los agricultores datos sobre tendencias a largo plazo que pueden ayudar a optimizar la producción.

Estos datos permiten a los agricultores reaccionar a los cambios de precios y planificar de forma más estratégica.Si mejora la resiliencia económica de los agricultores, aumenta la probabilidad de que puedan invertir en nuevas oportunidades y tecnologías que beneficien tanto a las explotaciones agrícolas como al sistema alimentario en general.

IA para siempre

La innovación humana siempre ha producido ganadores y perdedores.Los peligros de la IA son evidentes, incluyendo algoritmos sesgados, violaciones de privacidad de datos y el manipulación del comportamiento humano.Sin embargo, también es una tecnología que tiene el potencial de resolver muchos problemas.

Estos usos de la IA en la agricultura son motivo de optimismo entre los agricultores.Si la industria agrícola puede promover la utilidad de estos inventos mientras desarrolla marcos sólidos y sensatos para minimizar los daños, la IA puede ayudar a reducir el impacto de la agricultura moderna en la salud humana y el medio ambiente y, al mismo tiempo, ayudar a mejorar la seguridad alimentaria mundial en el siglo XXI.