IA “cosecha datos” para optimizar rendimiento de cultivos peruanos, ¿Cuáles son?

Uso de la Inteligencia Artificial en la agricultura

Los sectores productivos como la agricultura o pesca están teniendo una buena aceptación de las nuevas tecnologías, como es el caso de la Inteligencia Artificial. Los agricultores la usan a nivel de análisis de datos para el conteo preciso del número de cultivos.

“La idea es proporcionar predicciones, en el caso de cultivo de paltas, sobre el rendimiento de conteo de frutos, lo cual es crucial para una planificación de una cosecha más eficiente”, afirmó David Casanova, director general de la Dirección de Desarrollo Tecnológico Agrario del Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA) a Diario Gestión.

William Ipanaque, investigador de la Universidad de Piura (UDEP), contó que el Concytec ha estado desarrollando aplicativos que mejoran la predicción de las plagas con la finalidad de que los pequeños productores puedan hacer una mejor gestión de dicha amenaza.

El investigador de la UDEP resaltó que la IA ha beneficiado a los pequeños agricultores, incrementando 25% de su producción. “Si tomo medidas adecuadas gracias a estas herramientas tecnológicas, mi productividad va a aumentar porque habrá menos plagas identificadas de manera temprana”, comentó Ipanaque a Diario Gestión.

Por ejemplo, la Asociación de Productores de Bananos Orgánicos (APBO) usa la IA para el control de plagas, es decir, con la ayuda del smartphone recaban información del campo.

Uso de la IA en la optimización de cultivos

El INIA comentó que están utilizando esta tecnología para la optimización de los cultivos. “En la habitación experimental de Vista Florida en Lambayeque realizamos evaluaciones comparativas con algoritmos de machine learning en la cual estimamos el índice de estrés hídrico en maíz”, explicó David Casanova.

También, la IA está logrando ser un medidor por excelencia para saber qué cantidades de fertilizantes necesita el cultivo porque “sobrepasar las proporciones del abono también le hace un daño a la planta”.

“Estamos desarrollando algoritmos para que los pequeños productores puedan realizar una mejor gestión de los fertilizantes. La IA le indica al productor: ‘esa es la cantidad de nitrógeno que necesita tu planta en base a mediciones’. Todo se realiza con precisión y de manera personalizada”, explicó Ipanaque, investigador asociado también al Concytec.

En tanto, Casanova contó que en Lima se está realizando un trabajo de estimación de rendimiento en paltas, es decir, se está estimando su tasa de crecimiento y el rendimiento de frutales en diversas regiones. “Aquí los algoritmos de IA están basados a nivel de Deep Learning para predecir la cosecha en palta”, comentó el director general del INIA.

¿La IA ya interviene en la genética de animales y plantas? David Casanova, director del Desarrollo Tecnológico Agrario del INIA contó que la IA ha permitido escoger qué embriones son más viables para su desarrollo. “Cada 7 segundos podemos saber si ese embrión es viable o no es viable para ser su descarte inmediato para quedarnos con lo mejor”, comentó.

Por otro lado, destacó que en la agricultura de precisión, donde se usa machine learning, se está creando un mapa detallado de toda la fertilidad del suelo para tener una gestión precisa. “Con un análisis de suelo puedo saber qué puedo sembrar y qué no puedo sembrar”, explicó Casanova.

“Cuando sembramos la semilla, utilizamos machine learning para analizar estos parámetros de calidad, es decir, optimiza los procesos de germinación”, añadió sobre dicho cultivo.

Startup crea snack saludable con la ayuda de la IA

Si bien desde el Estado vienen realizando proyectos de investigación y avances en la productividad de los cultivos gracias a la IA, hay startups como Nutriera, que ha lanzado un snack saludable hecho a base de sacha inchi, utilizando Inteligencia Artificial para optimizar su producción.

¿Qué es el Sacha Inchi? Es una semilla rica en omega-3 y proteínas, se vende tradicionalmente a S/ 6 el kilo en su lugar de origen, pero puede alcanzar hasta S/ 120 el kilo en Lima.

“Con la ayuda de la inteligencia artificial, Nutriera ha logrado transformar esta semilla en un snack extruido, mejorando su calidad y accesibilidad. Este avance no solo beneficia a los consumidores, sino también a los agricultores, quienes ahora ven una mayor demanda y estabilidad económica”, explicó Frank Lapa, CEO de Nutriera.

Por otro lado, contó que a largo plazo esperan compartir su tecnología con pequeñas pymes del sector de consumo. “Nuestros clientes nos dicen: ‘queremos un arroz fortificado, pero no sabemos cómo hacerlo’. Contamos con un software de Inteligencia Artificial que lo puede resolver”, aseguró.

Asimismo, mencionó que están por lanzar tres productos (creados con IA) al mercado. “Sacha Inchi, chocolate y mayonesa que pronto estará en los retail (…) Estamos próximos a levantar un capital de S/ 100,000, con ello nos permitirá seguir mejorando nuestra tecnología”, añadió.

Sobre los desafíos en el uso de la IA en la agricultura, William Ipanaqué, investigador de la UDEP, destacó la formación de profesionales para el manejo de esta tecnología. “Toda implementación es realizada por personas y si estas no están adecuadamente capacitadas para cumplir su rol, hay un alto riesgo de no alcanzar los objetivos planteados”, afirmó.

Por Edgar Velito Limaylla

1. Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) abordados en el artículo:

• Objetivo 2: Hambre cero
• Objetivo 9: Industria, innovación e infraestructura
• Objetivo 12: Producción y consumo responsables
• Objetivo 13: Acción por el clima
• Objetivo 15: Vida de ecosistemas terrestres

2. Metas específicas de los ODS identificadas en el artículo:

• Meta 2.4: Para 2030, asegurar la sostenibilidad de los sistemas de producción de alimentos y aplicar prácticas agrícolas resilientes que aumenten la productividad y la producción, que ayuden a mantener los ecosistemas, que fortalezcan la capacidad de adaptación al cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos, las sequías, las inundaciones y otros desastres, y que mejoren progresivamente la calidad del suelo y la tierra.
• Meta 9.5: Aumentar significativamente el acceso a las tecnologías de la información y las comunicaciones y esforzarse por proporcionar acceso universal y asequible a Internet en los países menos adelantados para 2020.
• Meta 12.3: Para 2030, reducir a la mitad el desperdicio de alimentos per cápita mundial en la venta al por menor y a nivel de consumidores, y reducir las pérdidas de alimentos a lo largo de las cadenas de producción y suministro, incluidas las pérdidas posteriores a la cosecha.
• Meta 13.3: Mejorar la educación, la sensibilización y la capacidad humana e institucional respecto de la mitigación del cambio climático, la adaptación a él, la reducción de sus efectos y la alerta temprana.
• Meta 15.1: Para 2020, asegurar la conservación, la restauración y el uso sostenible de los ecosistemas terrestres y de agua dulce y sus servicios, en particular los bosques, los humedales, las montañas y los ecosistemas áridos y semiáridos.

3. Indicadores de los ODS mencionados en el artículo:

• Indicador 2.4.1: Proporción de la superficie agrícola con respecto a la superficie total
• Indicador 9.5.1: Proporción de la población que utiliza Internet
• Indicador 12.3.1: Índice de desperdicio de alimentos per cápita
• Indicador 13.3.1: Número de países que han comunicado la incorporación de medidas de mitigación y adaptación en sus políticas, estrategias, planes y presupuestos nacionales
• Indicador 15.1.1: Superficie forestal como proporción de la superficie terrestre total

4. Tabla de ODS, metas e indicadores:

Fuente: gestion.pe