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El papel del aprendizaje automático en la predicción del rendimiento de los cultivos

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Las necesidades alimentarias del ser humano están cubiertas por diferentes actividades, siendo la agricultura la más importante de ellas. No obstante, el crecimiento de la población mundial y los retos medioambientales a los que nos enfrentamos exigen un enfoque diferente al que se estaba llevando hasta ahora. 

Además de la adopción de la agricultura de precisión, otra medida que está ganando protagonismo a pasos agigantados es el uso de tecnología avanzada, como el aprendizaje automático (ML), en diversos procesos, todos ellos relacionados con el rendimiento agrícola. Estas tecnologías son especialmente útiles cuando aumentan la eficiencia y precisión en la toma de decisiones y permiten realizar una previsión del rendimiento durante la temporada en curso.

El rol del aprendizaje automático a la hora de estimar el rendimiento

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores “aprender” por sí solos. Para conseguir esto, los modelos de aprendizaje automático deben ser entrenados con datos antiguos, de modo que el propio modelo sea capaz de entender cómo afecta cada parámetro al cálculo final. En función del modelo, podemos hablar de algoritmos de regresión, árboles de decisión o redes neuronales artificiales, siendo éstas últimas las más complejas de crear, aunque también son las que mejores resultados dan. 

En el caso de la agricultura, los datos de entrenamientos son variados, como el tipo de suelo, las condiciones meteorológicas, las prácticas de gestión de los cultivos o el rendimiento en años anteriores. Una vez el modelo ML ha sido entrenado, será capaz de realizar un pronóstico del rendimiento para un determinado cultivo en una región concreta durante la temporada. 

Esta predicción del rendimiento no es infalible, puesto que hay factores imprevisibles que pueden reducir o afectar a la producción, como fenómenos meteorológicos extremos poco habituales. Sin embargo, sirve para obtener una visión aproximada de cómo de abundante será la cosecha y planificar escenarios hipotéticos y planes de acción alternativos para hacer frente a cualquier problema.  

Además de los propios agricultores, los organismos gubernamentales también tienen un fuerte interés en la predicción del rendimiento de los cultivos agrícolas, ya que les ayuda a planificar y analizar la seguridad alimentaria nacional y evaluar cuáles serán los precios de venta.

Desafíos y limitaciones en el uso del aprendizaje automático para realizar predicciones de rendimiento

A pesar de las ventajas que aporta el aprendizaje automático, también existen ciertas limitaciones y retos en su uso, empezando por su accesibilidad y uso poco extendido. Al tratarse de tecnología avanzada, su uso supone un gran obstáculo para muchos agricultores, acostumbrados a trabajar con herramientas más tradicionales y sin preparación adecuada o con desconocimiento de la tecnología actual. 

En lo que respecta a problemas propios de la tecnología, quizá el mayor está en la búsqueda y disponibilidad de datos de calidad para la predicción del rendimiento. Como se mencionaba anteriormente, estos modelos deben ser entrenados previamente, por lo que cuanta más calidad tengan los datos de entrenamiento, mejor será el modelo. Sin embargo, no siempre es posible obtener estos datos, por lo que muchos modelos existentes funcionan solo con determinados cultivos y en zonas concretas. Incluso en situaciones como la descrita, algunos problemas que conducen a una baja precisión, lentitud o poca robustez del modelo son la dificultad de detección de las frutas objetivo de pequeño tamaño o la detección de frutas multiespecie. En esta misma línea respecto a los datos surge el problema de gestionar y recopilar grandes volúmenes de datos, algo que puede resultar abrumador para las explotaciones más pequeñas o con menos recursos.

Asimismo, el desarrollo de estos modelos es complejo y requiere conocer cuál es la mejor arquitectura de modelo para una actividad específica de análisis o qué variables importantes son las que más afectan al desarrollo del cultivo. Por último, muchos tienen ciertas reticencias debido a la dificultad para garantizar la privacidad y la seguridad de los datos usados.

Tendencias en el uso de modelos ML para la predicción del rendimiento de los cultivos

El potencial del aprendizaje automático es enorme, aplicable en una amplia gama de casos, desde análisis relativamente sencillos hasta sistemas automatizados con alta tecnología. Incluso en las condiciones actuales, los modelos de aprendizaje automático mejoran significativamente la precisión predictiva respecto a los métodos tradicionales. 

No obstante, la implantación de soluciones de aprendizaje automático puede resultar complicada. Al desarrollo meticuloso de cada modelo, se une la necesidad de tener conocimiento multidisciplinario y que el uso de los datos, tanto de entrenamiento como los posteriores, sea responsable y con la privacidad y seguridad de los usuarios en mente, garantizando también una ética de trabajo adecuada. 

Si se tiene en cuenta todas estas consideraciones, el aprendizaje automático tiene el potencial de transformar plenamente el sector agrícola. Con el poder de estos algoritmos, los agricultores pueden minimizar su impacto medioambiental, gestionar mejor el riesgo en su explotación agrícola y optimizar las operaciones de campo, mientras que los gobiernos y el resto de la sociedad nos veremos beneficiados gracias a una a seguridad alimentaria a nivel mundial mucho más robusta que ofrecerá un futuro prometedor a toda la humanidad.

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