Un equipo de investigación de la Universidad de Hohenheim y la Universidad Técnica de Munich ha desarrollado un nuevo enfoque transdisciplinario para resolver el equilibrio entre biodiversidad y producción agrícola.
por la Universidad de Hohenheim
Preservar la biodiversidad sin reducir la productividad agrícola: hasta ahora, estos dos objetivos no se han conciliado porque el sistema socioecológico de la agricultura es muy complejo y las interacciones entre los humanos y el medio ambiente son difíciles de capturar utilizando métodos convencionales.
Gracias a las nuevas tecnologías, un equipo de investigación de la Universidad de Hohenheim en Stuttgart y de la Universidad Técnica de Munich muestra una forma prometedora de lograr ambos objetivos al mismo tiempo. Los miembros del equipo se centran en seguir desarrollando la inteligencia artificial en combinación con el juicio humano colectivo: el uso de la inteligencia híbrida. Han publicado su artículo en el número actual de Nature Food .
«Aunque tenemos cada vez más conjuntos de datos a nuestra disposición, todavía no hemos podido utilizarlos para resolver el problema. Los datos disponibles procedentes de sensores remotos , sensores próximos y estudios estadísticos están desconectados y muy fragmentados», afirmó el Prof. Dr. Thomas Berger, economista agrícola de la Universidad de Hohenheim y autor principal de la publicación.
«Otro desafío es el diferente horizonte de planificación: las prácticas agrícolas se basan en objetivos económicos de corto y mediano plazo a nivel de campo y finca, es decir, en una escala de 1 hectárea a 100 hectáreas. Los efectos ecológicos a largo plazo, en Por otro lado, son evidentes a nivel paisajístico de 100.000 hectáreas.»
Por tanto, desde un punto de vista ecológico, es necesario mirar a nivel del paisaje y comprender mejor las interacciones de muchas explotaciones en términos de espacio y tiempo. «Hay poca coordinación entre explotaciones agrícolas en materia de medidas agroambientales», afirma el Prof. Dr. Senthold Asseng, de la Cátedra de Agricultura Digital de la Universidad Técnica de Múnich.
Los programas de financiación anteriores en política agrícola y ambiental no fueron diseñados para permitir sinergias amigables con la biodiversidad entre los agricultores, entre los agricultores y otras partes interesadas, y en la ciencia.
El problema también es muy complicado desde el punto de vista de las ciencias sociales, según la Prof. Dra. Claudia Bieling del Departamento de Transición Social y Agricultura de Hohenheim. «Esta es la situación clásica de un dilema social. ¿Por qué las partes interesadas individuales deberían renunciar a la productividad por iniciativa propia cuando el bien público común de la conservación de la biodiversidad beneficia a muchas otras partes interesadas de forma gratuita?»
También hay situaciones similares que bloquean el progreso en otros sectores económicos, por ejemplo, en el reciclaje y la gestión de residuos, así como en la energía y el transporte.
Para captar la complejidad del problema y desarrollar nuevas soluciones inteligentes, se requiere experiencia conjunta de las ciencias naturales y sociales, la ingeniería y la informática, así como una estrecha cooperación entre la ciencia y la práctica.
El progreso tecnológico permite una nueva interacción entre humanos y máquinas
Un equipo de 13 personas con precisamente esta experiencia unió fuerzas para desarrollar un enfoque transdisciplinario, explotando las nuevas posibilidades que ofrece la inteligencia artificial para fusionar y procesar grandes volúmenes de datos. Los autores de la publicación llaman a esta combinación «inteligencia híbrida».
«Combinando las capacidades intuitivas de los humanos con la potencia informática de los ordenadores modernos y las capacidades analíticas de la inteligencia artificial, por primera vez podemos desarrollar sistemas hombre-máquina que aborden con éxito la complejidad de la agricultura«, afirmó el profesor Berger.
Un componente de estos sistemas son los modelos informáticos con lo que el equipo denomina «tecnología multiagente» para los diversos procesos ecológicos, sociales y económicos. Al enriquecer estos modelos con inteligencia artificial , el equipo de investigación pretende crear una imagen detallada e interactiva de la realidad en la que se puedan simular diversas medidas y efectos sobre la biodiversidad y se pueda apoyar a las partes interesadas en la toma de decisiones conjunta.
Los pagos grupales como ejemplo práctico de inteligencia híbrida
Los autores explican implementaciones prácticas en varios ejemplos aplicados, por ejemplo, pagos de compensación a grupos de agricultores en lugar de fincas individuales.
«La UE ofrece diversas subvenciones para medidas de protección de especies, por ejemplo, dando dinero a los agricultores para que instalen franjas de flores», afirmó el profesor Asseng. «Hasta ahora, los agricultores plantaban las franjas de flores solos y sin coordinarse con sus vecinos. En general, las franjas de flores están fragmentadas y tienen una eficacia limitada».
Los programas de pago grupal para agricultores que coordinan sus franjas florales a nivel de paisaje con el uso de inteligencia híbrida son más prometedores.
En un primer paso, la inteligencia híbrida podría analizar datos complejos sobre las condiciones del suelo , la biodiversidad local y factores similares y así identificar los lugares donde las medidas ambientales transversales serían particularmente efectivas y las pérdidas de cultivos serían lo más bajas posible.
En un segundo paso, los sistemas de IA podrían proporcionar plataformas de comunicación que faciliten el intercambio de información y la planificación de proyectos conjuntos sin burocracia excesiva. «Otro objetivo sería lograr un equilibrio justo entre todas las partes implicadas, por ejemplo mediante nuevos mecanismos de subasta de subvenciones», afirmó el profesor Berger.
La imagen virtual de su entorno económico y ecológico daría a los actores de la agricultura, la consultoría y la política la oportunidad de probar las medidas antes de decidir si implementarlas. «Esto facilitaría la evaluación del impacto sobre la biodiversidad y el rendimiento de los cultivos y minimizaría los costes para todos los implicados», añadió el profesor Bieling.
Sobre todo, la IA podría servir como moderador automatizado que sigue las discusiones dentro del grupo y mejora la toma de decisiones aportando información o perspectivas alternativas. «Actualmente podemos ver las capacidades de la IA generativa en el procesamiento del lenguaje y la generación de contenido nuevo con ChatGPT. Esto puede ser particularmente útil para garantizar que toda la información relevante se considere en las discusiones grupales y se encuentren soluciones creativas», explicó el Prof. Dr. Henner Gimpel. del Departamento de Gestión Digital de la Universidad de Hohenheim.
La confianza y la transparencia siguen siendo cruciales para el éxito
Para que el enfoque tenga éxito, debe ser transparente y participativo. «La tecnología debe diseñarse de tal manera que la gente pueda confiar en ella. El uso ético de la tecnología también es crucial», afirmó el profesor Gimpel. Sólo si se cumplen estas condiciones podrán los sistemas de inteligencia híbridos desarrollar todo su potencial y encontrar una amplia aceptación.
Según el profesor Berger, la inteligencia híbrida es la clave para resolver algunos de los problemas más urgentes de la agricultura. «Las perspectivas son muy prometedoras, pero todavía es necesaria una investigación fundamental para poder seguir desarrollando con éxito esta tecnología y luego implementarla. Para lograrlo, necesitamos la cooperación de todas las partes interesadas de la ciencia, la práctica y la sociedad».
Más información: T. Berger et al, Inteligencia híbrida para reconciliar la biodiversidad y la productividad en la agricultura, Nature Food (2024). DOI: 10.1038/s43016-024-00963-6 . www.nature.com/articles/s43016-024-00963-6
