Producir más alimentos de manera sustentable con Inteligencia Artificial
La importancia del agro no hará más que crecer de cara a uno de los mayores desafíos que enfrentará el mundo en los próximos años: producir más y con menos recursos para alimentar a una población en crecimiento. En esta nota te contamos sobre el rol clave que juegan la inteligencia artificial y las imágenes satelitales en ello.
Para el año 2050, se proyecta que la población mundial supere los 9.600 millones de personas, aumentando significativamente la demanda de alimentos. A la vez, los recursos naturales serán cada vez más escasos, en particular los hídricos, y las inclemencias del cambio climático tendrán un impacto cada vez mayor sobre las áreas de cultivo.
A lo largo de la historia, la industria agropecuaria se ha ido transformando a sí misma. En los últimos años, con la irrupción de nuevas tecnologías tales como el Internet de la Cosas, Blockchain y la Inteligencia Artificial, el campo comenzó a incorporar nuevas herramientas a sus procesos para volverse más eficiente y rentable y pasar de un esquema de actuación intuitivo a uno basado en datos, con menor margen de error.
Sin embargo, en la actualidad aún hay grandes oportunidades de mejora en este terreno. Desde Dymaxion Labs venimos trabajando en soluciones que incorporan imágenes satelitales y machine learning para que los productores agropecuarios puedan tomar mejores decisiones de negocio y aumentar la producción de manera sostenible.
¿Cómo producir más sin perder en sustentabilidad? La respuesta de la tecnología
Como ya mencionamos, el sector enfrenta el desafío de aumentar su oferta en casi un 60% en un contexto de estrés hídrico. Esta meta no se alcanzará si no se racionaliza el uso de agua. A la vez, los impactos del cambio climático se vuelven cada vez más intensos y las inundaciones pueden resultar aún más perjudiciales. La mejora de la administración del riego, en combinación con un mayor entendimiento del riesgo de inundación de las hectáreas cultivables cambia completamente el panorama.
El análisis de imágenes satelitales, combinado con datos meteorológicos nos permite desarrollar algoritmos de inteligencia artificial capaces de predecir sequías e inundaciones y, en base a ello, establecer un riego eficiente del suelo. Este tipo de análisis resulta una herramienta poderosa para que los productores agropecuarios puedan mitigar el riesgo climático al que se enfrentan.
Este tema fue central en algunos de los desarrollos que realizamos durante el 2020. En Argentina, por ejemplo, mapeamos 30.000.000 de hectáreas a través de nuestra API. Combinando imágenes satelitales multiespectrales, análisis de series de tiempo históricas y datos del terreno, detectamos soja, maíz, trigo y cebada.
Confeccionamos mapas de delimitación de lotes de explotación agrícola, clasificamos de cultivos para cada lote por campaña y realizamos un análisis de rotación y predicción de siguiente cultivo con una precisión del 95%, comparado con validación en campo.
A partir de establecer la ubicación de los lotes con cultivos, trabajamos en el desarrollo de un score de riesgo de inundabilidad. Con esto buscamos que los productores agropecuarios puedan también conocer el historial de inundaciones del lote con el objetivo de cumplir los ratios de riesgo preestablecidos.
Pero estas no son las únicas aplicaciones posibles. A finales de 2020, por ejemplo, logramos cuantificar las hectáreas agrícolas inundadas en el Valle de Sula, Honduras, a partir del paso del Huracán ETA. Para este trabajo realizado junto con el I2UD (Institute for International Urban Development), utilizamos imágenes ópticas y de radar para la rápida respuesta en un contexto de nubosidad y lluvias.
El desafío de satisfacer una demanda considerablemente mayor a la actual pero con recursos disponibles cada vez menores es grande pero posible si se incorpora la tecnología correcta. Los próximos años serán clave para la modernización y transformación digital del sector agropecuario.
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