Los agricultores del sur de Texas están presenciando el futuro de la agricultura con la llegada de la tecnología de gemelos digitales.
Por Blair Fannin, Universidad Texas A&M
Este enfoque de vanguardia, encabezado por Texas A&M AgriLife Research, combina la teledetección, los macrodatos y la inteligencia artificial para simular y predecir escenarios de producción de cultivos del mundo real.
Juan Landivar, Ph.D., director del Centro de Investigación y Extensión AgriLife de Texas A&M en Corpus Christi, dirige un equipo multidisciplinario de expertos, que incluye agrónomos, ingenieros informáticos, ingenieros eléctricos e ingenieros civiles.
Recientemente compartió sus hallazgos en la Conferencia de la Asociación de Protección de Plantas de Texas, destacando el potencial transformador de esta tecnología. Sus métodos y resultados se han publicado en la revista revisada por pares Computers and Electronics in Agriculture .
El nacimiento de una idea
El concepto de tecnología gemela digital en la agricultura surgió de una conversación hace seis años entre Landivar y su entonces colega Jinha Jung, Ph.D., ahora profesora asociada en la Universidad de Purdue.
«Estábamos regresando de una reunión cuando se me ocurrió la idea», recuerda Landivar. «No pude dormir esa noche. A las 3 de la mañana, le estaba enviando un mensaje de texto a Jinha, dándome cuenta de las enormes oportunidades que esta tecnología podría abrir para la agricultura».
Esto dio lugar a una serie de ensayos en una granja de 200 acres en el sur de Texas, donde se cultiva algodón y sorgo, que han demostrado lo prometedora que es esta tecnología. Utilizando drones, el equipo recopiló más de 250.000 puntos de datos en una sola temporada, midiendo la cobertura del dosel, la altura de las plantas y los índices de vegetación a través del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI).
El desafío entonces fue cómo interpretar este enorme conjunto de datos.
El poder de la IA
«Ahí es donde entra en juego nuestro modelado basado en la web basado en inteligencia artificial», dijo Landivar. «Traduce conjuntos de datos complejos en información útil para los agricultores, lo que ayuda a tomar decisiones sobre predicción de rendimiento, estimación de biomasa, finalización de cultivos y programación de riego».
Un éxito notable fue el de aconsejar a un agricultor que se preparara para la cosecha antes de lo esperado. En la cosecha de algodón de 2024, el modelado de IA predijo con precisión la preparación óptima para la cosecha ya el 18 de junio.
«El agricultor le respondió: ‘De ninguna manera. Normalmente deshojo en julio'», recordó Landivar, «pero las observaciones de campo del 24 de junio confirmaron la precisión del modelo».
«En algún momento, cayeron varios centímetros de lluvia y se retrasó la defoliación», dijo. «Pero mientras esperaban que el suelo se secara, llegaron fuertes lluvias de un huracán que se acercaba y dejaron caer otros 10 centímetros. La cosecha no se realizó hasta fines de julio, lo que hizo que perdiera calidad y unos 70 dólares por acre en ganancias potenciales».
Beneficios para los agricultores
La tecnología de gemelos digitales está marcando el comienzo de una era de agricultura prescriptiva, en la que las decisiones se basan en datos y no en conjeturas. Por ejemplo, las previsiones tempranas de rendimiento (disponibles entre seis y ocho semanas antes de la cosecha) pueden ayudar a la planificación financiera y a las estrategias de mercado.
«Esta precisión permite ahorrar costos y maximizar el potencial de cosecha», afirmó Landivar. «También respalda los objetivos de sostenibilidad, como la estimación de biomasa para los mercados de créditos de carbono».
Mirando hacia el futuro
La asequibilidad de herramientas avanzadas como las cámaras multiespectrales ha acelerado la recopilación y el análisis de datos, haciendo que tecnologías que antes parecían fuera de nuestro alcance sean más accesibles.
«Hemos avanzado mucho», afirmó Landivar. «Lo que antes era un lujo ahora es una necesidad para la agricultura moderna».
A medida que esta tecnología evoluciona, se presenta una enorme promesa para la agricultura en todo el mundo, afirmó Landivar. Al brindar a los agricultores información en tiempo real y análisis predictivos , los gemelos digitales no solo están recreando cultivos, sino que están redefiniendo el futuro de la agricultura.
Más información: Pankaj Pal et al, Unmanned aerial system and machine learning powered Digital-Twin framework for in-season cotton growth forecasting, Computadoras y electrónica en la agricultura (2024). DOI: 10.1016/j.compag.2024.109589
