Rafel Fortes ofreció una jornada en Agraria sobre las posibilidades que ofrece esta nueva herramienta
La Feria Agraria de Valladolid acogió la jornada ‘Transformando la Agricultura con Inteligencia Artificial’, organizada por la Revista Empresa Agraria y la Asociación Vallisoletana de Conservación (AVAC).
Más de 100 personas no se quisieron perder esta jornada técnica, que formó parte del programa oficial de la feria para descubrir las posibilidades que ofrece esta nueva herramienta para el campo.
Eusebio Miguel Antolín, agricultor de Torquemada, (Palencia) presentó el acto y al ponente. “Lo que buscamos con estas jornadas es que los agricultores pierdan el miedo a las nuevas tecnologías, enseñarles que disponemos de herramientas para poder desarrollar nuestro trabajo en campo de forma más sostenible medioambiental y económicamente”, explicó este profesional palentino. Por eso “ponemos todo nuestro empeño en este tipo de jornadas, porque sabemos que es el futuro de nuestro sector, que merece la pena, y sobre todo mantener el modelo de agricultura familiar.
Eusebio Miguel Antolín comentó que para esta jornada invitamos al experto en agricultura de precisión, Rafael Fortes Gallego, doctor en Ingeniería Agrícola y Forestal, técnico de desarrollo en Inteligencia Artificial en HEMAV y autor del libro ‘Agricultura de Precisión’. ‘Me une una amistad de casi una década. Ambos coincidimos en un proyecto de innovación a nivel nacional en el que pudimos trabajar juntos y creo sinceramente que os va a mostrar una visión de las posibilidades que nos ofrece la IA”.
A continuación tomó la palabra Rafael Fortes Gallego que explicó que las tecnologías emergentes basadas en IA están revolucionando el sector agrícola, ofreciendo soluciones innovadoras a problemas complejos y tradicionales. “En un contexto global donde la sostenibilidad, la productividad y la resiliencia son prioridades fundamentales, la IA está redefiniendo la manera en que gestionamos los recursos agrícolas, optimizamos los procesos y garantizamos la seguridad alimentaria”, señaló.
Fortes estructuro el contenido en torno a las principales áreas de aplicación de la IA en la agricultura moderna, comenzando con un repaso muy general por los avances tecnológicos más destacados:
Rafael Fortes Gallego explicó que de manera muy somera se están explorando progresos en robótica que están permitiendo automatizar labores agrícolas tradicionalmente manuales, como la siembra, la poda, la recolección y el control de plagas. “Robots inteligentes equipados con sistemas de visión por computadora y algoritmos de aprendizaje automático están transformando las operaciones, aumentando la precisión y reduciendo costos operativos”, avanzó.
Sobre sensorización y monitorización comentó quelos sensores, combinados con sistemas de Internet de las Cosas (IoT), permiten ya recopilar datos en tiempo real sobre las condiciones del suelo, el clima, la salud de las plantas y otros factores clave. “La IA puede procesar esta información para generar alertas tempranas sobre problemas como sequías, plagas o enfermedades, ayudando a los agricultores a tomar decisiones informadas y proactivas”.
Este experto también abordó los modelos de predicción de cosechas y calidad. “Los modelos predictivos basados en IA están marcando un antes y un después en la gestión agrícola. Estos modelos permiten anticipar la productividad y calidad de las cosechas mediante el análisis de grandes volúmenes de datos históricos y actuales.
El Papel de los Datos en la IA Agrícola
Para que estos modelos sean efectivos, Rafael Fortes remarcó que es esencial contar con datos de calidad. En este punto, se explicó el origen de los datos utilizados.
Los sensores instalados en los campos, las imágenes capturadas por drones y satélites, y los sistemas de información geográfica (SIG) son algunas de las principales fuentes. Estos datos se complementan con información meteorológica, registros históricos y datos sobre el manejo de cultivos.
Una vez recopilados, los datos deben someterse a procesos de limpieza, estructuración y análisis para que sean aptos para el entrenamiento de los modelos de IA. “En la recopilación los retos más comunes tienen que ver con la gestión de datos incompletos o inconsistentes y las estrategias para superarlos”.
En lo que respecta a Entrenamiento de Modelos, los modelos de IA se entrenan utilizando estos datos para identificar patrones, realizar predicciones y adaptarse a nuevas condiciones.
Ejemplos Prácticos y Beneficios Tangibles
Este doctor en Ingeniería Agrícola y Forestal mostró ejemplos prácticos y accesibles para demotrar cómo estas herramientas pueden beneficiar directamente a los agricultores:
1. Optimización de Recursos:
La IA puede ayudar a optimizar el uso de agua, fertilizantes y pesticidas, reduciendo costos y minimizando el impacto ambiental. “Por ejemplo, mediante sistemas de riego inteligentes que ajustan automáticamente el suministro de agua según las necesidades específicas del cultivo y las condiciones climáticas”.
2. Mejora de la Planificación Agrícola:
Con modelos predictivos, los agricultores pueden planificar mejor sus cultivos, eligiendo las variedades más adecuadas para las condiciones locales y optimizando el calendario de siembra y cosecha para maximizar el rendimiento.
3. Reducción de Riesgos:
Las herramientas basadas en IA pueden identificar amenazas potenciales, como brotes de enfermedades o infestaciones de plagas, antes de que causen daños significativos. “Esto permite implementar medidas correctivas de manera oportuna, protegiendo tanto las cosechas como la inversión”.
4. Acceso a Herramientas Gratuitas:
Fortes presentó plataformas y recursos accesibles que permiten a agricultores de todos los tamaños incorporar estas tecnologías sin necesidad de realizar grandes inversiones. “Por ejemplo, herramientas de análisis de imágenes satelitales gratuitas o asistentes virtuales gratuitos”.
Para finalizar, Rafael Fortes Gallego explicó que en un mundo en constante evolución, la adopción de herramientas basadas en IA no es solo una opción, sino una necesidad para garantizar un sector agrícola competitivo y sostenible. “Más allá de los beneficios inmediatos, estas tecnologías ofrecen la posibilidad de construir un futuro más resiliente, donde la agricultura pueda satisfacer las crecientes demandas alimentarias sin comprometer los recursos naturales”, concluyó.
