Cómo ayudará la inteligencia artificial a la agricultura
Científicos brasileños han entrenado la inteligencia artificial para analizar imágenes de satélite que muestran zonas donde la producción agrícola y la ganadera se combinan eficazmente. Este último concepto se considera revolucionario y tiene el potencial de garantizar el desarrollo sostenible de la industria agrícola. Pero los científicos quieren saber hasta qué punto esta idea es realmente eficaz.
Un sistema integrado de actividades agrícolas
Científicos brasileños han publicado un interesante artículo en el campo de la vigilancia agrícola por satélite. Los dispositivos en órbita se utilizan desde hace tiempo para evaluar el estado de las tierras agrícolas. Sin embargo, en el nuevo estudio se utilizaron para observar las zonas donde se está implantando el sistema de integración de cultivos y ganado.
El sistema de integración de cultivos y ganado (CLI) es una nueva tecnología prometedora que tiene el potencial de transformar la agricultura, aunque las ideas que lo sustentan son en realidad muy antiguas. Se trata de una compleja mezcla de cultivos y ganado, principalmente vacas y cerdos.
El hecho es que el cultivo de soja, maíz y otros cultivos similares es mucho más rentable que la ganadería, siempre que los rendimientos sean elevados. Sin embargo, esta cosecha es en realidad extremadamente inestable, en parte debido a las propias plantas, que agotan gravemente la tierra.
En cambio, la ganadería sigue necesitando todo lo anterior. Además, sustituir la siembra por el pastoreo durante una temporada ayuda a recuperar la tierra. Para todo ello se han inventado sofisticados modelos matemáticos modernos, que han demostrado su eficacia en los ámbitos experimentales.
Inteligencia artificial e imágenes generadas por ordenador
Sin embargo, todavía tenemos que entender cómo se comporta la nueva tecnología en su uso masivo y en diferentes condiciones. El número de productores agrícolas que lo intentan crece cada año, y es casi imposible observar sus resultados en la Tierra.
Y aquí es donde entran en juego los satélites. Se han utilizado durante muchos años para controlar el estado de los campos. El único problema es encontrar entre el gran número de imágenes exactamente las parcelas que se utilizan en el programa de integración de cultivos y ganado.
Sería imposible hacerlo manualmente, pero hay una solución: las redes neuronales. Así, los científicos brasileños sólo tuvieron que entrenar la inteligencia artificial con las imágenes descodificadas ya preparadas. Con el tiempo, aprendió no sólo a distinguir las zonas necesarias, sino también a evaluar su estado.
El estudio se realizó en los estados de São Paulo y Mato Grosso. El análisis de imágenes basado en objetos se realizó a intervalos de 10 y 15 días en cuatro etapas: obtención de datos de CLI a través de Planetscope, un grupo de satélites que captan imágenes de alta resolución de la superficie terrestre y muestran los cambios de las zonas a lo largo del tiempo; entrenamiento de algoritmos para reconocer patrones asociados a la CLI; visualización de las zonas CLI; y evaluación de la precisión del modelo comparando los resultados automáticos con datos anteriores.
