Tecnologías de precisión utilizadas en la agricultura, Abasto Magazine

La IA puede predecir con precisión el rendimiento de los cultivos, impulsando la productividad, mejorando la eficiencia y protegiendo los recursos.

Tecnologías de agricultura de precisión utilizadas en cultivos de campo y especializados: Tecnología de tasa Cartografía Mediciones variable del suelo de plantas Monitores de rendimiento y Auto-guiado Sistemas de información cartografía del rendimiento de manejo agrícola Continuación de la página 18. EL ANÁLISIS PREDICTIVO IMPULSADO POR LA IA Analizando los datos históricos y las condiciones actuales, los modelos de IA pueden pronosticar el rendimiento de los cultivos con notable precisión. Las predicciones ayudan a los agricultores a plani昀椀car sus operaciones con mayor e昀椀cacia, desde la asignación de recursos hasta las estrategias de mercado. Dicha información permite a los agricultores negociar mejores precios y reducir los desperdicios. Así mismo, el análisis predictivo puede dar información a los programas de mejora genética identi昀椀cando rasgos asociados a un mayor rendimiento y resistencia, acelerando el desarrollo de variedades de cultivo mejoradas. ROBOTS A FALTA DE MANO DE OBRA La robótica y las máquinas autónomas, guiadas por la IA, pueden realizar actividades como la siembra, el deshierbe y la cosecha con gran precisión y e昀椀cacia. Con la automatización no sólo reduce los costos de mano de obra, sino que también aborda el reto de la escasez de mano de obra en el sector agrícola. Las máquinas impulsadas por la IA pueden funcionar de forma continua y constante, garantizando una productividad óptima. RETOS QUE LIMITAN UN MAYOR USO DE TECNOLOGÍA EN LA AGRICULTURA Los pequeños agricultores, principalmente, enfrentan numerosos retos para utilizar la tecnología agrícola de precisión. Según un reporte preparado por la O昀椀cina de Rendición de Cuentas del Gobierno de Estados Unidos (GAO), los siete principales obstáculos para que los agricultores tengan acceso a estas herramientas tecnológicas son: 1. Los elevados costos iniciales de 4. Las dificultades con el análisis y la adquisición. interpretación de los datos. 2. El acceso limitado a los datos de 5. Los problemas de propiedad y las granjas y la falta de herramientas control de los datos de las granjas. analíticas para determinar la rentabilidad de las tecnologías 6. La falta de normas e agrícolas de precisión. interoperabilidad. 3. Las limitadas oportunidades de 7. La falta de servicios de banda educación y formación centradas en ancha rurales universales y fiables. la agricultura de precisión. A medida que la industria sigue adoptando estas innovaciones, el futuro de la agricultura se presenta prometedor, con el potencial de alimentar a una población mundial en crecimiento al tiempo que se preservan los recursos naturales. 2020 SSEEPPTTIIEEMMBBRREE//OOCCTTUUBBRRE 2E 200224 - 4 - AABBAASSTTOO..COCOMM