25/10/2023
La Inteligencia Artificial (IA) se basa en unos algoritmos matemáticos ejecutados en un ordenador para procesar información a partir de datos y facilitar así una mejor toma de decisiones. Aplicada al sector agrícola, la IA recibe datos de, por ejemplo, sensores instalados en una explotación, los procesa y responde a ellos para que el agricultor pueda decidir qué riego aplicar, qué tratamiento emplear o cuándo cosechar. Esto se traduce en beneficios para el agricultor, al realizar tareas más productivas con un mejor uso de los insumos y una mayor rentabilidad económica, y para toda la sociedad, con un empleo racional de los recursos medioambientales y una mayor producción para alimentar a toda la población.
Todo ello alcanza una mayor dimensión al tener en cuenta los desafíos a los que se enfrenta actualmente el sector agrícola, como el cambio climático y el aumento de la gravedad de los fenómenos meteorológicos que afectan al desarrollo de los cultivos y a su producción. “¿Cómo no va a implementarse el riego inteligente con la sequía actual? Hay factores que van a ser precipitantes en el uso de IA en la agricultura”, afirma Juan Francisco Delgado, vicepresidente de la Fundación para el Innovación y Aplicación de Tecnología (INTEC).
La IA se presenta como una pieza clave para el futuro y el crecimiento de la agricultura al aportar un alto valor a la agricultura para la competitividad económica y el desarrollo sostenible, permitiendo, entre otras cosas, monitorear cultivos y diagnosticar su estado para optimizar los rendimientos, realizar un riego inteligente en función de la necesidad real del cultivo; y automatizar tareas agrícolas.
Mientras tanto, Europa prepara la primera ley de IA en el mundo para que los sistemas utilizados sean seguros, transparentes, trazables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente. El objetivo es garantizar las mejores condiciones de desarrollo y uso de esta tecnología innovadora y entre los expertos consultados existe unanimidad: contar con una ley sobre IA es muy positivo para garantizar su uso ético, seguro y beneficioso.
Opiniones sobre el marco regulatorio
“Esta legislación quiere garantizar a la ciudadanía la propiedad de los datos, que es fundamental porque sin datos no puede haber IA; el acceso igualitario; y la transparencia, para que no sea una caja negra en la que no sepamos cómo se está actuando”, destaca Juan Francisco Delgado, vicepresidente de INTEC, quien estima que esta ley podría estar aprobada en noviembre de 2023.
Emilio Camacho, catedrático de Ingeniería Hidráulica y director del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba, pone el acento en la ética como una de las apuestas decididas que se plasmará en esa ley europea. “No todo vale ni vale a cualquier precio. El uso de los datos a los que se tiene acceso debe realizarse con responsabilidad”, subraya.
A todo ello se suma el ‘efecto tractor’ que tendrá esta ley pionera para todo el mundo, así como el impacto significativo en el desarrollo y la innovación en IA, como explica Gualberto Asencio Cortés, Doctor Ingeniero en Informática y Profesor Titular en la Universidad Pablo de Olavide. “No se trata de limitar o restringir el desarrollo y el uso de esta tecnología, sino de garantizar que se haga con respeto a los valores, derechos y principios fundamentales de la sociedad. Una regulación que proteja a las personas y al planeta, pero que también promueva el progreso y el bienestar”, añade.
Responsabilidad, privacidad, transparencia y seguridad son las palabras que se repiten entre estos expertos en IA, que inciden en la necesidad de identificar todas aquellas aplicaciones que utilicen técnicas de IA, “de la misma manera que hay que etiquetar los productos que provienen de organismos genéticamente modificados”, declara Francisco Rovira Más, catedrático de la Universidad Politécnica de Valencia.
Actualmente existe una vorágine de tecnología a nuestro alcance y, al referirnos a la IA, es fácil pensar en complejos algoritmos, robots, ChatGPT... Y lo cierto es que se trata de unos algoritmos matemáticos implementados en un ordenador con el propósito de procesar unos datos para sacar unas conclusiones. Entonces, ¿de qué hablamos exactamente cuando se trata de IA aplicada a la agricultura? Francisco Rovira es muy claro al respecto: “hablamos de numerosas y muy útiles aplicaciones que suponen unos mejores beneficios económicos para el agricultor -haciendo su actividad más sostenible- y también beneficios medioambientales para todos, al hacer un uso más racional de los recursos”.
IA en agricultura
Esas aplicaciones van desde la automatización de las máquinas y vehículos agrícolas hasta la ayuda en la toma de decisiones productivas como el riego, abonado, tratamientos de protección de cultivo y recolección, a partir de datos analizados con técnicas de IA. Todo ello hace de la IA aplicada a la agricultura una de las áreas más prometedoras y de rápido crecimiento en el campo de la tecnología agrícola.
“La IA se utiliza para mejorar la eficiencia, la calidad y el rendimiento de los cultivos, reducir los costes de producción y minimizar el impacto ambiental”, indica Gualberto Asencio, quien considera que “es una potente herramienta que puede ayudar a los agricultores a mejorar su eficiencia, reducir sus costes y minimizar su impacto ambiental”.
En España se han estado desarrollando y aplicando soluciones basadas en IA especialmente en la monitorización y gestión de cultivos, para facilitar la detección temprana de problemas como plagas, enfermedades o estrés hídrico, lo que permite a los agricultores identificar problemas tempranos y tomar medidas preventivas antes de que se conviertan en un problema mayor. A ello se suma la robótica, para automatizar tareas como la cosecha y el mantenimiento de cultivos, y la predicción, para que los agricultores puedan tomar decisiones informadas sobre en qué momento realizar cada tarea.
En este último ámbito se enmarca uno de los proyectos en los que trabaja el Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba, que ha desarrollado un modelo basado en IA para para predecir la demanda de agua, con varios días de antelación en una comunidad de regantes y a una semana vista en una explotación agrícola. Es un caso de éxito de aplicación práctica de la IA a la agricultura, con una importante utilidad ante situaciones de sequía, y también un ejemplo de la capacidad de adaptación de la agricultura española a sus retos futuros, utilizando las herramientas que le ofrece la IA.
Por eso, en este ámbito se puede hablar de presente más que de futuro debido al incremento de soluciones basadas en la IA que se están implementando en el sector agrícola por sus beneficios. Y esto hace que además sea futuro, puesto que son herramientas para mejorar la competitividad y la sostenibilidad en el uso de los recursos en dicho sector. La actual era de la digitalización conlleva una gran capacidad para generar y obtener información, que es la base de la IA. En este sentido, es fundamental la agricultura de precisión, que ya utiliza tecnologías avanzadas y está ganando terreno en el sector agrícola para mejorar la eficiencia, la producción y la sostenibilidad.
“Cada vez se están dando pasos más importantes, hay más empresas trabajando en esto, más profesionales formados… y todo para que la agricultura sea suficientemente madura y asuma estas ventajas competitivas”, apunta Emilio Camacho desde la Universidad de Córdoba.
Beneficios de la IA
La aplicación de la IA en la agricultura conlleva numerosas e importantes contribuciones positivas, facilitando una toma de decisiones productivas más acordes con la lucha contra el cambio climático y el uso de los recursos naturales. “La formación es fundamental, para pasar de una agricultura del siglo pasado a una agricultura más biológica, basada en datos e información y en manejo de dispositivos que permitan tomar decisiones para aumentar competitividad”, señala Juan Francisco Delgado, vicepresidente de INTEC.
“La principal contribución de la IA será el apoyo a la digitalización del campo para que este sea sostenible y competitivo a nivel mundial”, añade Francisco Rovira Más, catedrático de la Universidad Politécnica de Valencia, quien incide en la importancia de la implementación óptima de una agricultura de precisión basada en datos como garantía para que el sector productivo continúe siendo líder en Europa y más sostenible desde un punto de vista económico, social y medioambiental.
Ese es precisamente el modelo productivo que lleva a cabo en su explotación el agricultor innovador e ingeniero Marcos Esteve, quien ha conseguido aumentar los rendimientos y reducir sus costes con una gestión agrícola basada en datos. “Hemos pasado de un momento en el que siembro o labro de esta forma porque es como se ha hecho toda la vida a tener tecnología que nos facilita la toma de decisiones para sacar mayor rentabilidad a nuestro trabajo”, explica este joven agricultor, quien ve la principal contribución de la IA en la optimización de la gestión de la cantidad de datos que obtiene aplicando la tecnología a su producción para incrementar su rentabilidad y competitividad.
Se estima que la IA calará en la mayoría de los procesos productivos del sector agrícola en España en los próximos años, a partir de una nutrida base tecnológica actual. Lo señala Gualberto Asencio Cortés, profesor en Universidad Pablo de Olavide, quien alude a la intercomunicación como principal contribución, con “una red de drones y maquinaria agrícola conectada entre sí que aprende de su entorno, se adapta y perfecciona, por sí misma, sus procesos con el tiempo”.
Ante este panorama, el futuro de la IA se vislumbra como una auténtica integración en el proceso productivo agrícola, debido a factores que harán que la agricultura asuma determinados instrumentos, como ha sucedido en otras ocasiones, por ejemplo, con la trazabilidad. La IA ya se está usando en el sector y lo que queda por delante es un mayor impulso por parte de la Administración y una fuerte labor formativa de los profesionales de la agricultura, teniendo en cuenta que el sector agrícola posee uno de los más bajos niveles de digitalización respecto a los demás sectores de la economía.
“Hay que impulsar la transformación digital del sector agrario para favorecer el uso de la IA de un modo responsable, que aporte y que sea útil. Y eso está relacionado con el relevo generacional y con un mejor acceso a una tecnología que realmente ayude a mejorar nuestro trabajo en el campo”, expone Marcos Esteve, agricultor innovador e ingeniero, quien apuesta por una mayor conexión entre los avances tecnológicos y las necesidades del campo.
La digitalización marcará así el futuro de la agricultura española, siendo la IA un componente importante junto a otros como la robótica, las comunicaciones, los sensores, los datos y la automatización en toda la cadena productiva. De tal modo, es una oportunidad y puede ayudar a superar los grandes desafíos que tiene por delante este sector, lo que hace necesario que se sume a estos cambios.
