En granjas inteligentes de todo el país, investigadores, empresas y agricultores trabajan juntos para probar y demostrar nuevas tecnologías.
Jacqueline Keena, directora ejecutiva de EMILI, una organización sin fines de lucro liderada por la industria, dice que los agricultores ya han adoptado tecnologías como drones y sensores para ayudarlos con tareas como controlar malezas y parásitos.
El siguiente paso de esta tecnología es contar con un modelo de IA para tomar decisiones basadas en la información recopilada por drones y sensores.
EMILI dirige una granja inteligente en Manitoba donde se están probando algunas de las tecnologías emergentes.
La tecnología se está volviendo más sofisticada, pasando de sistemas simples basados en reglas a grandes modelos de lenguaje, dijo Rozita Dara, profesora asistente en la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad de Guelph y directora de la iniciativa Inteligencia artificial para alimentos.
Esto es beneficioso para la agricultura de precisión, explicó, que implica analizar datos de sensores para tomar decisiones sobre cosas como cuánta agua o fertilizante usar. La IA se puede utilizar para tomar decisiones cada vez más complejas que durante mucho tiempo han sido tomadas por humanos, continuó.
La IA puede ayudar a resolver problemas como la escasez de mano de obra y los desafíos climáticos, dijo Darrell Petras, presidente y director ejecutivo de la Red Canadiense de Inteligencia y Automatización Agroalimentaria.
Por ejemplo, su grupo invierte en una empresa llamada Croptimistic, que recopila datos de campo para detectar plagas de insectos, cambios de color de los cultivos y otros posibles factores estresantes de los cultivos.
L’IA «peut déterminer si un facteur de stress se produit plus tôt que (…) l’œil humain ne peut le détecter, et l’intervention de la direction peut alors se produire beaucoup plus rapidement», a-t- él explica.
También tiene usos potenciales para evaluar el grano en el campo, lo que puede ayudar al agricultor a determinar cuándo cosechar su cosecha y qué esperar en la venta, añadió Petras.
También se puede utilizar para mitigar los efectos del cambio climático, afirmó el presidente.
De la academia al campo
Gran parte de la investigación sobre IA y agricultura se realiza en instituciones postsecundarias, dijo Darrell Petras, pero luego es necesario probarla en el campo. Esto a menudo se hace a través de un “vehículo de marketing”, explicó, ya sea una nueva empresa o un negocio existente.
Existe una red de las llamadas granjas inteligentes en todo Canadá, dirigida por el Olds College of Agriculture & Technology de Alberta, cuyo objetivo es probar y demostrar tecnologías agrícolas emergentes.
Una de las granjas de la red es Innovation Farms de EMILI.
“Realmente estamos mostrando cómo funcionan en un entorno comercial y, en cierto modo, estamos mitigando el riesgo al probar estas tecnologías (…) y luego compartimos con otros, incluidos otros agricultores, cómo funcionan realmente. acelerar la adopción y la integración total de estas nuevas tecnologías”, dijo la Sra. Keena de EMILI.
Otra granja inteligente se encuentra en Olds College, donde Felippe Karp está investigando cómo desarrollar estándares para recopilar y procesar datos para crear modelos de inteligencia artificial.
Los modelos de IA son tan buenos como sus conjuntos de datos, dijo Karp, investigador asociado de la escuela y candidato a doctorado en ingeniería de recursos biológicos en la Universidad McGill. Actualmente se centra en medir y predecir la variabilidad de los nutrientes del suelo.
“Con este conjunto de datos, entrenamos un modelo de inteligencia artificial (…) y lo utilizamos para predecir la disponibilidad de nutrientes en el suelo”.
Se necesita tiempo para determinar si una nueva tecnología o enfoque ha afectado a un cultivo, dijo Rozita Dara, y eso puede ser una barrera para la adopción por parte de los agricultores.
“A veces (…) es dentro de un año, una temporada o unos pocos años”, dijo.
Los agricultores pueden ser reacios a compartir sus propios datos, dijo Karp: “Ese es uno de los desafíos que enfrentamos cuando hablamos de desarrollar modelos más complejos”.
Con el tiempo, Petras ha observado un aumento en la participación de los agricultores.
“La participación de los agricultores es absolutamente esencial” para desarrollar herramientas de inteligencia artificial para la agricultura, afirmó. Esto incluye días de demostración de campo, conferencias y talleres.
“Si lo han visto demostrado, básicamente en su patio trasero a través de una granja inteligente, bueno, estamos mucho más cerca de la adopción”.
