La inteligencia artificial brinda cada vez más soluciones a la agricultura: Hoy te presentamos a los Alphabots, drones para la cosecha autónoma de frutas que ya son tendencia en los países del primer mundo.
El machine learning o aprendizaje automático es una herramienta de la inteligencia artificial. La misma está siendo utilizada en diferentes ámbitos de la vida cotidiana y en la agricultura para mejorar la eficiencia y la productividad de los cultivos. Como así también, para optimizar el uso de los recursos naturales, que cada día se vuelven más escasos.
Algunas de las aplicaciones específicas del machine learning en la agricultura incluyen la predicción del clima y las condiciones del suelo. Así, esta tecnología puede analizar grandes cantidades de datos climáticos y edáficos para predecir las condiciones futuras; y ayudar a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre cuándo plantar y cosechar.
Por otro lado, el conjunto de algoritmos es útil en la detección de enfermedades y plagas: El machine learning puede ayudar a identificar enfermedades y plagas en las plantas mediante el análisis de imágenes y otros datos recopilados de los cultivos. Esto contribuye a identificar rápidamente los problemas y tomar medidas para prevenir su propagación.
Asimismo, a la hora de fertilizar el machine learning puede analizar datos de suelo y cultivo para determinar la cantidad óptima de insumo para cada cultivo. Con esto se reduce el uso de fertilizantes mejorando la calidad y el rendimiento del cultivo.
Otro aspecto interesante a destacar, es la optimización del riego ya que esta tecnología es capaz de analizar datos del clima y el suelo para determinar la cantidad justa de agua necesaria para cada cultivo.
De esta forma, el machine learning puede ayudar a los agricultores a tomar decisiones más informadas y a optimizar sus operaciones agrícolas para mejorar la eficiencia y la productividad.
