Para satisfacer la creciente demanda de alimentos, se está dando gran énfasis a la agricultura eficiente a través de la automatización en el campo y la gestión de recursos basada en las necesidades en las operaciones agrícolas para mejorar la productividad de los cultivos. Aunque los avances científicos nos ayudan a comprender el cultivo, el suelo, el clima y en qué condiciones puede crecer mejor, algunos aspectos de la agricultura pueden volverse más eficientes mediante el monitoreo y el análisis predictivo para comprender el estado exacto de los cultivos, los requisitos de insumos y posibles rendimiento de salida. La inteligencia artificial (IA) y la teledetección pueden ayudarnos en esta área. La inteligencia artificial y las imágenes satelitales avanzadas, junto con los pronósticos meteorológicos, proporcionan un conjunto de datos único que permite la predicción de la cosecha, rastreando la presencia y propagación de plagas. Esto mejora la productividad de los cultivos, aborda los problemas de producción de alimentos sin degradar el medio ambiente, aumenta los ingresos agrícolas y puede ayudar a abordar el cambio climático de manera efectiva.
Escrito por el Dr. Shivendra Bajaj, Director Ejecutivo, Federación de la Industria de Semillas de India y Alianza para la Innovación Agrícola
Dr. Shivendra Bajaj
En la actualidad, existen varios desafíos a los que se enfrenta el sector agrícola. El aumento de los costos de producción, la falta de agua necesaria para el riego, el mayor costo de la mano de obra, la caída de la remuneración agrícola, las frecuentes incidencias de sequías e inundaciones debido al cambio climático son algunos de los principales problemas. Para empeorar las cosas, la pandemia actual de Covid-19 ha interrumpido significativamente el sistema de producción de alimentos y las cadenas de suministro.
India ha visto una rápida adopción de innovaciones tecnológicas en el sector agrícola en el pasado reciente. Además, los servicios de Internet están penetrando en las zonas rurales a un ritmo acelerado. Esto suena alentador para la propagación de herramientas basadas en inteligencia artificial para una mejor gestión agrícola. Un ejemplo de ello es la herramienta de IA que se utiliza para regular el flujo de agua de manera inteligente y prevenir la humedad no requerida en el suelo y, por lo tanto, descarta la posibilidad de que las plagas prosperen en condiciones de humedad excesiva.
Opciones de precisión
La IA permite a los agricultores llevar a cabo actividades agrícolas con gran precisión, ya que pueden tomar decisiones informadas al decidir los cultivos correctos y el proceso correcto para cultivar para obtener mejores rendimientos. Mayores rendimientos, cultivos más saludables, control efectivo de plagas, monitoreo del suelo son algunos de los principales beneficios. La inteligencia artificial en la agricultura involucra sensores, robots y drones para recolectar diferentes tipos de información y realizar tareas como desyerbar, irrigar, rociar pesticidas y fertilizantes sin intervención humana. Las emisiones de gases de efecto invernadero se reducen en un 20 por ciento gracias a las nuevas formas de cultivo que aporta la IA. Esta es una contribución significativa a los esfuerzos que se están realizando para reducir las emisiones de carbono.
En la actualidad, uno de los principales obstáculos que enfrentan los agricultores es la falta de datos precisos y oportunos. La teledetección, que brinda información valiosa sobre varios parámetros agronómicos, y la inteligencia artificial facilitan a los agricultores la microgestión de los cultivos en pie teniendo en cuenta las condiciones climáticas y la dinámica del mercado. Estas intervenciones tecnológicas capturan datos ecológicos de múltiples fuentes, los analizan y se convierten en información valiosa para ayudar a las partes interesadas a usar menos recursos y administrar las actividades agrícolas de manera precisa y eficiente.
Hasta ahora, la adopción de la IA se ha impulsado principalmente desde una perspectiva comercial, por lo que debemos centrarnos en cómo beneficiar al sector agrícola a gran escala. NITI Aayog ha buscado adoptar la IA para reducir nuestra dependencia de las prácticas agrícolas intensivas en recursos con el fin de impulsar la cadena de valor de la agricultura. Ha habido un aumento sustancial de nuevas empresas de tecnología agrícola en los últimos años. Sin embargo, la adopción de la IA sigue siendo limitada. NITI Aayog se ha centrado en algunas áreas problemáticas, como la dificultad en el acceso a los datos, el alto costo y la baja disponibilidad de la infraestructura informática, la falta de enfoque colaborativo y la conciencia pública.
La agricultura como columna vertebral
No hay duda de que la agricultura es la columna vertebral de la India y sustenta el sustento de más del 50 por ciento de la población de la India. Además de garantizar la seguridad alimentaria, la demanda de alimentos saludables, libres de químicos por parte de los consumidores, que se produzcan de manera sostenible, requiere la transformación digital en el sector agrícola. Lo que debemos hacer es garantizar la disponibilidad de hardware asequible, como sensores y otros dispositivos de comunicación, maquinaria agrícola, equipos y software. De manera similar, los institutos de investigación agrícola y las universidades deben extender su apoyo, desarrollar experiencia y crear conciencia para la adopción de la IA y la teledetección en la agricultura. Una de esas universidades en Andhra Pradesh, la Universidad Agrícola Acharya NG Ranga (ANGRAU), está utilizando drones en el sector agrícola para diversas actividades relacionadas con la agricultura. La universidad ahora está instando a los agricultores a usar la tecnología de drones para minimizar el costo de los insumos para los trabajadores agrícolas, además de las prácticas efectivas de siembra de semillas y fumigación con pesticidas. Más colegios y universidades deberían seguir este ejemplo.
Tendremos que comenzar con la construcción de una infraestructura que permita la inteligencia artificial que tenga bases de datos específicas de la región y de los cultivos. Será seguido por el desarrollo de capacidades y la capacitación de agricultores en tecnologías digitales, incluida la inteligencia artificial y la teledetección. Es posible que estas tecnologías no sean asequibles para los agricultores individuales, por lo que, en tales casos, intermediarios como las OPF o las empresas emergentes pueden abordar el problema. Utilizando la tecnología para un uso eficiente de los recursos, podemos lograr mayores rendimientos.
