Smart Farming: inteligencia artificial aplicada a la agricultura
- Post by: Lucía Pérez
- 20 junio, 2023
La producción agrícola es un tema que nos concierne a todos por el papel fundamental que juega en la economía y el bienestar de la sociedad. En los últimos años, se ha visto afectada a gran escala por el cambio climático, exigiendo a los productores profesionales buscar soluciones constantes a este problema que impide obtener el máximo provecho de la producción y la convierte en un verdadero reto.
La tecnología avanza a un paso acelerado cada día. Aquello que alguna vez fue un proyecto o visión del futuro, se ha vuelto realidad gracias a una serie de innovaciones que buscan mejorar y facilitar la cotidianidad de la sociedad, simplificando tareas que antes podían llegar a ser muy complejas. Las actividades agrícolas no se quedan atrás al momento de implementar nuevas tecnologías en sus procesos.
¿Conoces acerca del término Internet of Things o IoT?
El “Internet de las Cosas” describe a una red de objetos físicos que pueden conectarse con otros sistemas y dispositivos a través de sensores, softwares u otras tecnologías e intercambiar datos de forma oportuna. De hecho, se puede encontrar al IoT en varios dispositivos de uso cotidiano como: smartphones, cafeteras, refrigeradoras, bombillas de luz, etc.
En este sentido, el estudio denominado “Smart Farming Robot for Detecting Environmental Conditions in a Greenhouse”, en el que colabora Wilmar Hernández, docente investigador de la UDLA, busca involucrar este tipo de tecnologías para mejorar los cultivos en los invernaderos a través del control climático y ayudar a reducir los efectos dañinos provocados por infestaciones de insectos en plantas y vegetales.
Para conseguir este objetivo, se utilizó un robot autónomo capaz de recopilar datos ambientales proporcionados por un sensor inalámbrico de red, donde el agricultor no tiene información previa sobre el cultivo. Además, está vinculado a una aplicación de Machine Learning (inteligencia artificial) en donde a través de un algoritmo de aprendizaje no supervisado, ayudó a determinar patrones de crecimiento inapropiados en los cultivos en una escala de pequeña a mediana.
Por otro lado, se diseñó una interfaz de usuario, permitiendo a los agricultores planificar tanto la ruta como la distancia que recorrerá el robot mientras recopila información de los sensores para observar las condiciones del cultivo. El resultado de este recorrido es fundamental para la toma de decisiones del agricultor, generando un trabajo colaborativo entre el robot y él.
Finalmente, el estudio recuerda una vez más la importancia e interés mundial por mejorar la producción agrícola mediante la implementación de robótica, sensores inteligentes, IoT, inteligencia artificial, entre otros.
Leer el artículo completo: https://ieeexplore.ieee.org/document/10146280