A pesar de toda la atención que se presta a las nuevas y llamativas herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT, los desafíos de regular la IA y los escenarios apocalípticos de las máquinas superinteligentes, la IA es una herramienta útil en muchos campos. De hecho, tiene un enorme potencial para beneficiar a la humanidad.
por Joe Hollis
En la agricultura, los agricultores utilizan cada vez más herramientas impulsadas por IA para abordar desafíos que amenazan la salud humana , el medio ambiente y la seguridad alimentaria. Los investigadores pronostican que el mercado de estas herramientas alcanzará los 12 mil millones de dólares en 2032 .
Como investigador que estudia la política agrícola y rural , veo tres desarrollos prometedores en la IA agrícola: el aprendizaje federado, la detección de plagas y enfermedades y la previsión de precios.
Agrupar datos sin compartirlos
La robótica, los sensores y la tecnología de la información se utilizan cada vez más en la agricultura. Estas herramientas tienen como objetivo ayudar a los agricultores a mejorar la eficiencia y reducir el uso de productos químicos. Además, los datos recopilados por estas herramientas se pueden utilizar en software que utilice el aprendizaje automático para mejorar los sistemas de gestión y la toma de decisiones. Sin embargo, estas aplicaciones normalmente requieren el intercambio de datos entre las partes interesadas.
Una encuesta entre agricultores estadounidenses encontró que más de la mitad de los encuestados dijeron que no confían sus datos a agencias federales o empresas privadas . Esta falta de confianza está vinculada a la preocupación de que la información confidencial se vea comprometida o se utilice para manipular mercados y regulaciones . El aprendizaje automático podría reducir estas preocupaciones.
El aprendizaje federado es una técnica que entrena un algoritmo de aprendizaje automático con datos de varias partes sin que estas tengan que revelar sus datos entre sí . Con el aprendizaje federado, un agricultor coloca datos en una computadora local a la que el algoritmo puede acceder en lugar de compartir los datos en un servidor central. Este método aumenta la privacidad y reduce el riesgo de compromiso .
Si se puede persuadir a los agricultores para que compartan sus datos de esta manera, podrán contribuir a un sistema colaborativo que les ayude a tomar mejores decisiones y alcanzar sus objetivos de sostenibilidad. Por ejemplo, los agricultores podrían reunir datos sobre las condiciones de sus cultivos de garbanzos, y un modelo entrenado con todos sus datos podría brindarles a cada uno de ellos mejores pronósticos sobre sus rendimientos de garbanzos que los modelos entrenados solo con sus propios datos.
Detección de plagas y enfermedades.
Los medios de vida de los agricultores y la seguridad alimentaria mundial están cada vez más en riesgo debido a enfermedades y plagas de las plantas. La Organización para la Agricultura y la Alimentación estima que las pérdidas anuales en todo el mundo por enfermedades y plagas ascienden a 290 mil millones de dólares, y que el 40% de la producción agrícola mundial se ve afectada .
Un robot gigante impulsado por IA y armado con láseres es una gran amenaza para las malas hierbas.
Los agricultores suelen rociar los cultivos con productos químicos para prevenir brotes. Sin embargo, el uso excesivo de estos productos químicos está relacionado con efectos nocivos para la salud humana, la calidad del suelo y el agua y la biodiversidad . Es preocupante que muchos patógenos se estén volviendo resistentes a los tratamientos existentes y que desarrollar otros nuevos esté resultando difícil.
Por lo tanto, reducir la cantidad de productos químicos utilizados es primordial y la IA puede ser parte de una solución.
El Consorcio de Centros Internacionales de Investigación Agrícola ha creado una aplicación para teléfonos móviles que identifica plagas y enfermedades . La aplicación, «Tumaini», permite a los usuarios cargar una fotografía de una plaga o enfermedad sospechosa, que la IA compara con una base de datos de 50.000 imágenes. La aplicación también proporciona análisis y puede recomendar programas de tratamiento.
Si se utilizan con herramientas de gestión agrícola, aplicaciones como esta pueden mejorar la capacidad de los agricultores para orientar sus fumigaciones y mejorar la precisión a la hora de decidir cuánto producto químico utilizar. En última instancia, estas eficiencias pueden reducir el uso de pesticidas, disminuir el riesgo de resistencia y prevenir derrames que causen daño tanto a los humanos como al medio ambiente.
Bola de cristal para los precios.
La volatilidad del mercado y la fluctuación de los precios afectan la forma en que los agricultores invierten y deciden qué cultivar. Esta incertidumbre también puede impedir que los agricultores asuman riesgos en nuevos desarrollos .
La IA puede ayudar a reducir esta incertidumbre pronosticando los precios . Por ejemplo, los servicios de empresas como Agtools , Agremo y GeoPard proporcionan herramientas de toma de decisiones agrícolas basadas en IA. Estas herramientas permiten el análisis en tiempo real de precios y datos de mercado y presentan a los agricultores datos sobre tendencias a largo plazo que pueden ayudar a optimizar la producción.
Estos datos permiten a los agricultores reaccionar a los cambios de precios y planificar de forma más estratégica. Si mejora la resiliencia económica de los agricultores, aumenta la probabilidad de que puedan invertir en nuevas oportunidades y tecnologías que beneficien tanto a las explotaciones agrícolas como al sistema alimentario en general.
IA para siempre
La innovación humana siempre ha producido ganadores y perdedores. Los peligros de la IA son evidentes, incluidos los algoritmos sesgados, las violaciones de la privacidad de los datos y la manipulación del comportamiento humano. Sin embargo, también es una tecnología que tiene el potencial de resolver muchos problemas.
Estos usos de la IA en la agricultura son motivo de optimismo entre los agricultores. Si la industria agrícola puede promover la utilidad de estos inventos y al mismo tiempo desarrollar marcos sólidos y sensatos para minimizar los daños , la IA puede ayudar a reducir el impacto de la agricultura moderna en la salud humana y el medio ambiente y, al mismo tiempo, ayudar a mejorar la seguridad alimentaria mundial en el siglo XXI.
Este artículo se vuelve a publicar desde The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.
