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El sector agrícola se ha transformado rápidamente en los últimos años y hay que darle crédito a la inteligencia artificial. Desde tractores con IA hasta inteligencia integrada y detección de enfermedades, esta industria lo ha visto todo. Los profesionales de esta industria utilizan cada vez más herramientas de inteligencia artificial, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de automatización para impulsar la eficiencia, la productividad y la sostenibilidad. Agricultura de precisión: optimización de su granja con información basada en inteligencia artificial Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) analizan datos de diversas fuentes, como satélites, drones y sensores de IoT para examinar cuidadosamente la fertilidad del suelo, la salud de los cultivos y las condiciones microclimáticas. Los datos recopilados en dicha encuesta se pueden utilizar para ayudar a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre la siembra, el riego y la cosecha. También se puede aprovechar para optimizar insumos como agua, fertilizantes y pesticidas para aumentar el rendimiento y reducir el desperdicio. Predecir el futuro en la agricultura con análisis predictivo Al interpretar los datos existentes sobre patrones climáticos, rendimiento de los cultivos e infestaciones de plagas, diferentes tipos de modelos de IA y algoritmos de clasificación de ML pueden predecir tendencias futuras. Esto permite a los agricultores anticipar los problemas con anticipación, planificar varios tipos de escenarios y reducir los riesgos, aumentando potencialmente el rendimiento y la calidad de los cultivos. Maquinaria automatizada: la entrada de los agrobots al panorama agrícola El sector agrícola también se ha visto afectado por la gran cantidad de maquinaria, como tractores autónomos, drones y cosechadoras robóticas, entre otros. Estos recursos utilizan inteligencia artificial para navegar por los campos, plantar semillas, aplicar fertilizantes y cosechar cultivos de manera más eficiente que los equipos operados por humanos. Esta automatización puede generar importantes ahorros de mano de obra y un refinamiento de las operaciones agrícolas. Cultivos saludables con detección de plagas y enfermedades habilitada por IA Las tecnologías de reconocimiento de imágenes habilitadas por IA pueden detectar infestaciones de enfermedades y plagas en los cultivos en etapas tempranas. Al estudiar cuidadosamente las imágenes de cámaras, drones o teléfonos inteligentes, los agricultores pueden identificar problemas tempranamente y tomar medidas específicas, mitigando la necesidad de un uso generalizado de pesticidas y mejorando la salud de los cultivos. La identificación temprana de cualquier problema también acelera la capacidad de los agricultores para desarrollar planes de tratamiento más precisos. Agricultura más inteligente con cadenas de suministro impulsadas por IA La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden mejorar la cadena de suministro agrícola desde la granja hasta la mesa. El análisis predictivo le ayuda a predecir la demanda con mayor precisión, gestionar los niveles de inventario y planificar la logística para reducir el desperdicio y aumentar la eficiencia. La IA también puede rastrear la procedencia de los productos alimenticios, garantizando la seguridad y la calidad de los alimentos. La IA acelera el mejoramiento de cultivos. Los algoritmos de IA interpretan datos genéticos junto con datos ambientales y de cultivos para detectar rasgos asociados con resultados deseables, como resistencia a la sequía o mayor rendimiento. Estos guían la selección de nuevas variedades de cultivos que se adaptan mejor a las condiciones cambiantes. Conservación del suelo y el agua con inteligencia artificial Los algoritmos de clasificación AI y ML analizan datos sobre la humedad, el tipo y la composición del suelo para mejorar los programas y métodos de riego. Esto no sólo conserva el agua, sino que también previene la erosión y degradación del suelo, promoviendo prácticas agrícolas sostenibles. Por tanto, en cierto modo, la IA ayuda a alcanzar nuestros objetivos sostenibles mitigando cualquier tipo de impacto ambiental negativo. La mejora de la previsión y la gestión del mercado utilizando herramientas de inteligencia artificial (IA) puede estudiar las tendencias del mercado, los precios de las materias primas y la demanda de los consumidores para ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones comerciales sobre qué cultivos plantar y cuándo vender sus propios productos, aumentando la rentabilidad. La inteligencia artificial facilita una mejor gestión del ganado. Las técnicas de IA/ML se utilizan en la gestión del ganado para analizar la salud y el bienestar, mejorar la nutrición, detectar enfermedades y optimizar la cría. Los sensores y las cámaras controlan los signos vitales y los comportamientos, alertando a los agricultores sobre los problemas antes de que se agraven. El panorama tecnológico: explorar qué tecnologías ayudan a que la IA tenga éxito Si bien es necesario etiquetar a la IA como el claro ganador en términos de optimización del sector agrícola, también debemos analizar algunas de las tecnologías que facilitan su funcionamiento. Salesforce Se puede diseñar una plataforma CRM específicamente para empresas agrícolas con la ayuda de Salesforce CRM. Esta tecnología se puede adaptar para realizar un seguimiento de los cultivos, gestionar el inventario e integrarse con los distribuidores, todos aspectos vitales de la gestión de un negocio agrícola moderno. Código abierto Existen numerosos productos de software de código abierto en el mercado que proporcionan herramientas convenientes y adaptables para el desarrollo de IA. Esto acelera a las empresas de tecnología agrícola más pequeñas a innovar y crear soluciones de inteligencia artificial personalizadas para necesidades específicas. Microsoft Hablando de IA y agricultura, debemos mirar a Microsoft Azure. Esto se debe a que esta tecnología ofrece una poderosa plataforma de computación en la nube para aplicaciones de inteligencia artificial en la agricultura. Con Azure, los agricultores pueden almacenar e interpretar conjuntos de datos masivos de manera eficiente, lo que les permite desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial. Cultivando el futuro de la agricultura con las soluciones de IA de Flexsin Como empresa de transformación digital, Flexsin crea aplicaciones impulsadas por IA para permitir a los agricultores estudiar datos del suelo, mejorar el riego o identificar problemas de salud de los cultivos. La empresa también utiliza diversas tecnologías, como Microsoft, Salesforce, etc., para acelerar el rendimiento de las aplicaciones basadas en IA.
