Machine learning o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que crea sistemas capaces de identificar patrones complejos de forma automática y, gracias a esto, puede predecir comportamientos futuros.
Uno de los grandes saltos del machine learning en la agricultura es el análisis en la actividad productiva de comercializadoras agroalimentarias para ajustar los índices de eficiencia y precisión en sus operaciones. Sin embargo, no es el único paso en la cadena de alimentos en el que esta tecnología se desenvuelve con proeza.
En el sector agroalimentario, los campos en los que se aplica incluyen la optimización de la producción y comercialización, las proyecciones de resultados productivos anuales y la anticipación de errores, basándose en datos que son obtenidos de cada predio cultivado, es decir, con análisis particulares.
Conocimiento pasado aplicado al futuro
Estas aplicaciones son posibles gracias al monitoreo en tiempo real del estado del cultivo y el manejo que los agricultores tienen sobre el mismo. Un ejemplo de esta tecnología es Hortisys, que se apoya de un sistema de Ayuda a la Toma de Decisión o (DSS, por sus siglas en inglés) y funciona tanto para invernaderos como para exteriores, ofreciendo un análisis de datos , posteriormente, conclusiones y recomendaciones aplicables al campo.
El machine learning también tiene presencia en la optimización de precios en tiempo real con base en proyecciones de mercado, clima, tendencias y el desempeño de terceros. Por otro lado, el análisis de big data que hace esta tecnología, permite ajustar las necesidades de eficiencia y precisión operativa para las comercializadoras agroalimentarias.
Las ventajas de las predicciones que se logran gracias a que las máquinas ‘aprenden’ incluyen mejorar el valor de las cosechas futuras, reducir costos en técnicas de I+D (investigación y desarrollo), conocer el clima que les espera en los siguientes años agrícolas, modificar decisiones de producción con base en las tendencias de consumo, y finalmente, optimizar los procesos productivos en tiempo real.
Educando para alcanzar la sostenibilidad
Además de tomar decisiones para evitar cuellos de botella en la producción y poder generar mapeos detallados de las zonas cultivadas, el machine learning en la agricultura ofrece un avance que garantiza la toma de decisiones con el objetivo de alcanzar la sostenibilidad.
Los expertos apuntan a una reducción de hasta 90% de productos fitosanitarios, el fortalecimiento de la salud de las plantas de forma natural y el aumento de 20% en el rendimiento de los cultivos.
El aprendizaje predictivo desde los algoritmos reduce drásticamente el consumo de recursos, lo cual no sólo significa ahorro para el agricultor, sino la posibilidad de crear una conciencia responsable y efectiva de consumo. Gracias a estos avances tecnológicos se utilizan lo estrictamente necesario en los lugares adecuados.
Fuente: Agrointeligencia