La inteligencia artificial (IA) impulsa una agricultura más sostenible al facilitar pronósticos precisos, optimizar el uso de recursos y mejorar la toma de decisiones. Mediante tecnologías como el aprendizaje automático (en inglés machine learning), la IA facilita la detección temprana de plagas y enfermedades en las plantas, reduciendo así el uso innecesario de fitosanitarios y promoviendo una agricultura responsable con el medio ambiente. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo (en inglés Deep Learning, subcampo del machine learning) han demostrado su eficacia en la predicción del rendimiento de los cultivos y la detección de enfermedades, aspectos cruciales para optimizar la productividad en condiciones de estrés climático. Por ejemplo, el aprendizaje automático está mejorando la detección de enfermedades (hasta un 95 % de precisión) y la predicción de rendimientos (20–30 % mejor que métodos tradicionales). Sin embargo, su adopción se ve limitada por sus altos costos, falta de datos consistentes, escasa formación técnica y poca infraestructura en zonas rurales.
Datos que germinan: la transformación digital de la agricultura
La gestión eficiente de la información se ha convertido en un pilar fundamental del nuevo paradigma agrícola impulsado por la transformación digital. El proceso característico de la agricultura digital se inicia con la captura de datos mediante sensores instalados en el entorno del cultivo. Estos sensores monitorean en tiempo real múltiples variables agronómicas tales como la humedad del suelo, temperatura, estado fenológico o presencia de plagas, generando un flujo constante de información (Figura 1).
Esta información es recopilada por una plataforma digital que actúa como núcleo central del sistema. A continuación, el software especializado, en combinación con algoritmos de IA, procesa y analiza los datos recopilados. El resultado de este análisis es una serie de recomendaciones o alternativas de intervención, orientadas a optimizar la producción, mejorar la eficiencia de los recursos y reducir el impacto ambiental. Con base en estas sugerencias, el agricultor evalúa las opciones disponibles y toma decisiones informadas sobre las acciones a implementar, ya sea mediante el uso de maquinaria propia o recurriendo a sistemas automatizados (Figura 2).
En este contexto, la robótica agrícola puede desempeñar un papel versátil: por un lado, existen plataformas integrales capaces de abarcar todas las fases del proceso (desde la recopilación de datos hasta la ejecución de las acciones en campo) y, por otro lado, también hay soluciones más específicas que se enfocan exclusivamente en una etapa del ciclo, como la cosecha automatizada o el control robótico de malas hierbas (Figura 3).
El "ojo" inteligente que cuida tu comida: detección temprana de plagas
La identificación y control de plagas y enfermedades resultan esenciales para salvaguardar la salud y el rendimiento de los cultivos. La detección temprana es determinante, pues posibilita una intervención rápida que limita sus efectos negativos. Con frecuencia, las primeras evidencias de un problema aparecen en las hojas, donde cambios de color, manchas u otras alteraciones funcionan como señales de alerta sobre una posible propagación de la enfermedad al resto de la planta. La inteligencia artificial puede desempeñar un papel clave en la detección y el manejo de plagas y enfermedades en los cultivos, ya que permite identificar de forma temprana y automática patrones sutiles en las hojas que suelen pasar desapercibidos al ojo humano.
Gracias al uso de cámaras térmicas, multiespectrales e hiperespectrales (Figura 4) en drones o maquinaria agrícola, es posible monitorear grandes superficies. Además, la IA facilita un diagnóstico más preciso al diferenciar entre deficiencias nutricionales, estrés hídrico o infecciones de origen fúngico, bacteriano o viral, lo que ayuda a aplicar el tratamiento adecuado en cada situación. Integrada en plataformas de agricultura de precisión, esta tecnología también contribuye a la toma de decisiones optimizadas, sugiriendo acciones específicas como aplicaciones localizadas de fitosanitarios o ajustes en el riego. En conjunto, convierte la detección de plagas y enfermedades en un proceso más rápido, eficiente y sostenible, con un impacto positivo en la productividad agrícola.
Más rendimiento, menos herbicidas: cómo la IA protege los cultivos
Un control eficaz de las malas hierbas resulta fundamental para mejorar el rendimiento de los cultivos y garantizar un incremento de la producción mundial de alimentos superior al 70 %, con el fin de abastecer a una población en constante crecimiento. Tradicionalmente, el manejo de malas hierbas se ha basado en la aplicación de herbicidas y en labores de labranza (control mecánico). Sin embargo, el uso de herbicidas conlleva importantes riesgos, como la presencia de residuos en los alimentos, la contaminación ambiental y la aparición de biotipos resistentes (Figura 5). A pesar de ello, los herbicidas continúan siendo ampliamente utilizados gracias a su alta eficacia, acción dirigida, rentabilidad y rapidez de acción.
En este contexto, los avances recientes en procesamiento de imágenes, visión por computadora e inteligencia artificial han abierto nuevas posibilidades para la agricultura de precisión. El aprendizaje profundo, y en particular las redes neuronales convolucionales (en inglés, Convolutional Neural Networks, CNN), han demostrado un gran potencial para discriminar entre cultivos y malas hierbas con mayor precisión que los métodos tradicionales de análisis de imágenes. Integradas en sistemas de pulverización inteligente, estas tecnologías permiten aplicar herbicidas de manera localizada en lugar de uniforme, reduciendo los costos, optimizando los recursos y minimizando los impactos negativos sobre el medio ambiente.
La inteligencia artificial dota a los robots de autonomía, permitiéndoles tomar decisiones basadas en su entorno.
La inteligencia artificial otorga a los robots la capacidad de actuar de forma autónoma, tomando decisiones en función de las condiciones de su entorno. Gracias a ello, es posible desarrollar sistemas de automatización más accesibles y eficientes, capaces de transformar la gestión agrícola. Estos robots destacan por su versatilidad: pueden recorrer los campos, recopilar datos geoespaciales y analizar el estado de los cultivos mediante sensores avanzados como LiDAR y cámaras RGB (Figura 6). Su movilidad les permite acercarse a plantas individuales y capturar imágenes de alta resolución, que posteriormente son analizadas por algoritmos de inteligencia artificial. De este modo, se facilita la detección temprana de plagas, identificando focos incipientes antes de que se propaguen por toda la parcela. Otra aplicación clave es la creación de mapas 3D, que permiten medir la altura de las plantas, la densidad de la siembra y estimar el volumen de la biomasa. Esta información es fundamental para predecir el rendimiento de la cosecha y optimizar las decisiones de manejo agrícola. Además, al incorporar algoritmos de localización y mapeo simultáneos (SLAM), técnicas de interpolación temporal y métodos de detección de objetos como PointPillars, se logra procesar la información recopilada y aplicarla en la monitorización digital de los cultivos. Este enfoque evidencia el enorme potencial de la robótica y la inteligencia artificial para revolucionar la eficiencia y sostenibilidad de la agricultura del futuro.
Del cielo a la tierra: sensores, IA y nubes para una agricultura sostenible
En resumen, la IA está transformando la agricultura de precisión al convertir grandes volúmenes de datos en información útil para la toma de decisiones. Actúa como el cerebro del sistema, procesando los datos captados por sensores y aplicando técnicas avanzadas como la visión por computadora. Gracias a ello, es posible, por ejemplo, identificar frutos, evaluar su grado de madurez y detectar de manera temprana posibles plagas y enfermedades, lo que permite estimar la producción y aplicar tratamientos de forma localizada y eficiente. Por otro lado, un papel fundamental lo desempeñan las plataformas en la nube, que recopilan, almacenan y procesan toda esta información en tiempo real. Estas plataformas facilitan la integración de datos provenientes de diferentes fuentes, permiten el acceso remoto y garantizan que los algoritmos de IA trabajen con información actualizada, mejorando la precisión de las recomendaciones y la toma de decisiones.
Además, los algoritmos de IA generan mapas detallados del estado del cultivo, optimizando el uso de recursos esenciales como el agua y los fertilizantes. Esta tecnología también impulsa la automatización y la robótica agrícola, gestionando vehículos y robots que realizan tareas como la poda o la aplicación de productos, adaptándose en tiempo real a las condiciones cambiantes del campo. En definitiva, la combinación de IA y plataformas en la nube no solo mejora la productividad, sino que también contribuye a una agricultura más sostenible, conectada e inteligente. De este modo, la IA podría mejorar significativamente la sostenibilidad ambiental y la seguridad alimentaria global a largo plazo. La IA tiene el potencial de optimizar los impactos ecológicos de las prácticas agrícolas mediante la reducción del uso de recursos, especialmente el agua y los insumos químicos. El perfeccionamiento de la producción de cultivos y la minimización de residuos se tornarán en procesos indispensables para alimentar a la creciente población mundial, en particular en las naciones en desarrollo que disponen de recursos alimentarios limitados.
Esta publicación es parte del proyecto de I+D+I PID2023-150108OB- financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ FEDER, EU
Referencias
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Hugo Moreno Párrizas
Doctor en Agroingeniería
Dionisio Andújar Sanchez
Doctor Ingeniero Agrónomo
