El sector agrícola está siendo capaz de adoptar las principales novedades tecnológicas, para digitalizarse. Para ello cada vez se apoya más en Inteligencia Artificial y, concretamente, en el machine learning.
El procedimiento de machine learning es la herramienta con la que los sistemas de inteligencia artificial como RawData han logrado aumentar su autonomía, mejorar sus resultados y reducir los márgenes de error.
Las empresas agrícolas que utilizan una solución capaz de aprovechar las oportunidades que ofrece el machine learning obtienen una ventaja respecto a sus competidoras. Reducen la carga de trabajo, toman mejores decisiones basadas en datos y aumentan la calidad de su producto.
¿Quieres saber cómo funciona el machine learning en agricultura y cómo afecta a tu empresa agrícola?
¿Qué es el machine learning en agricultura?
El machine learning en agricultura es una subcategoría de inteligencia artificial en la que se automatiza el proceso de creación de modelos analíticos y permite que el software agrícola se adapte a nuevas situaciones de forma autónoma.
Este método es muy complejo y dependiendo de cada caso utiliza unos cálculos matemáticos diferentes. Si hiciéramos una simplificación el proceso sería el siguiente:
- Introducción de datos: tanto aportados por la empresa agrícola como una gran cantidad de cifras con las que cuenta la solución agrotecnológica integral. Por ejemplo, imágenes satelitales, históricos meteorológicos o características de cultivo como la fecha de plantación la variedad.
- Uso de algoritmos: combinamos toda la información mediante múltiples cálculos matemáticos diseñados por RawData y que han demostrado obtener los mejores resultados del sector.
- Obtén resultados: gracias a los potentes cálculos tienes acceso a una serie de predicciones (maduración y volumen, por ejemplo) con las que podrás sacarle más partido a tus datos y tomar mejores decisiones, para ahorrar tiempo y dinero.
Un ejemplo práctico de machine learning en agricultura
¿Cómo puedo sacarle el máximo partido a estos datos en mi explotación agrícola? La mejor opción es verlo con una situación real.
Una empresa agrícola decide apostar por el uso de inteligencia artificial y machine learning en agricultura. En este momento el empresario agrícola deberá realizar su principal tarea: aportar información.
Para mejorar las predicciones sobre tu cosecha lo ideal es que introduzcas una serie de datos. Para añadirlos a los cálculos para tu explotación, se solicita, por ejemplo, que aportes los datos de tu parcelario.
¿Con esto es suficiente? La realidad es que no. Para obtener las predicciones más precisas del mercado combinamos la información aportada por la empresa agrícola con un gran volumen de datos que nos encargamos de buscar.
¿Dónde conseguimos los datos?
El machine learning en agricultura utiliza un gran volumen de información para obtener los mejores resultados. Cuanto más grande sea la cantidad, mejores resultados obtendrá. Alguna de las fuentes son las siguientes:
- Información aportada por el agricultor: lo mencionado anteriormente. Por ejemplo, información sobre sus últimos parcelarios.
- Meteorología: en este punto no se introducen únicamente datos menores como temperatura, humedad, etc. La información que RawData se encarga de introducir supera las decenas de variables.
- Imágenes satelitales: las imágenes no dejan de ser una combinación matemática. Gracias a ellas, podemos tener acceso a una serie de índices muy útiles de cara a alimentar nuestro modelo de predicciones.
¿Qué pasa si no tengo datos?
Puede que estés muy interesado en el machine learning en agricultura, que estés convencido de que puedes tomar mejores decisiones gracias a él. Sin embargo, tienes miedo de no contar con demasiada información sobre tu explotación o no estar lo suficientemente digitalizado.
No debes preocuparte por ello. En caso de que no estés digitalizado una solución integral es el lugar ideal para iniciar el proceso. De la mano de RawData consigues dejar el papel o el Excel atrás y comenzar a introducir datos en tiempo real desde campo.
Aunque es cierto que cuanta más información aportes el margen de error será inferior, es posible elaborar predicciones incluso si no estás lo suficientemente digitalizado. Esto se debe a todas las variables que se introducen en el proceso de machine learning (índices, imágenes satelitales, meteorología, etc.).
¿Por qué usar una solución integral es la mejor opción?
Gracias al machine learning y a la inteligencia artificial se pueden afrontar grandes retos. La mejora en la toma de decisiones permite aumentar la cantidad producida, mejorar la calidad de tus productos y, sobre todo, hacerlo con un uso más eficiente de tus recursos (personal, fitosanitarios, fertilizantes, etc.).
Para extraer el máximo partido al machine learning y aumentar todo lo posible los beneficios la mejor opción es apostar por una solución agrotecnológica integral.
Es decir, puedes buscar en el mercado una herramienta que no solo sirva para establecer predicciones, sino que te ofrezca otros módulos que alimenten el proceso.
Por ejemplo, introduciendo el mismo número de datos podrías mejorar los resultados con el módulo de imágenes satelitales o predicciones meteorológicas. Y, sobre todo, si necesitas digitalizarte la mejor alternativa es que lo hagas desde el mismo software con el que obtendrás las predicciones.
Mejor hoy que mañana
Hemos visto que cuanto mayor sea el volumen de datos las predicciones serán más precisas. Por eso es tan importante la cantidad de información aportada por el propio software que utilizas.
La cooperativa de primer grado Covides lleva mucho tiempo apostando por el machine learning en agricultura. Gracias a ello ha logrado que las predicciones de maduración tengan un margen de error del 5 %. ¿Cómo ha conseguido unos datos tan buenos? Diferenciándose de su competencia y apostando por la digitalización antes que el resto.
La inteligencia artificial y el machine learning es el futuro de la agricultura pero, sobre todo, ya forma parte de nuestro presente. Mientras dudas de si la mejor opción es apostar por la digitalización, otras empresas del sector agro ya han comenzado el proceso. Corres el riesgo de que ese retraso dé una ventaja a tus competidores en cuanto a cantidad y calidad de la producción.
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