Cultivando la inteligencia: La revolución tecnológica silenciosa en la agricultura

La agricultura es una de las actividades más antiguas de la humanidad, tanto que podría parecer que queda poco por cambiar radicalmente. Sin embargo, hoy en día, el sector agrícola se encuentra en primera línea frente a algunos de los desafíos más urgentes del mundo: desde el cambio climático hasta las vulnerabilidades de la cadena de suministro.

A menudo escuchamos sobre cómo la IA está transformando la medicina o la automoción, pero tal vez sea en el campo, literalmente, donde la inteligencia artificial está llamada a desempeñar uno de sus papeles más importantes.

Exploremos los desafíos que enfrenta la agricultura hoy y cómo las tecnologías innovadoras, especialmente la IA, ayudan a descubrir soluciones inesperadas pero vitales.

Desafío n.° 1: Hambre y logística

La población mundial sigue creciendo, al igual que el número de personas que alimentar. Sin embargo, el problema del hambre del que oímos hablar a menudo no siempre se debe a la falta de alimentos. Según... Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), El mundo produce alimentos suficientes cada año para alimentar a más de 10 mil millones de personas, a pesar de que la población mundial ronda los 8 mil millones. Aun así, una de cada nueve personas, más de 735 millones, sufre desnutrición crónica.

¿La causa principal? La logística. Sabemos cómo cultivar alimentos, pero distribuirlos eficientemente sigue siendo un enorme desafío. En algunas regiones, los costos de envío son prohibitivamente altos; en otras, son casi imposibles. Los conflictos armados, la inestabilidad política y la falta de infraestructuras, carreteras, almacenes y cadenas de frío fiables complican y encarecen el suministro de alimentos.

Entonces, la cuestión central no es la producción de alimentos en sí, sino cómo esos alimentos llegan de la granja a la mesa.

Las tecnologías de IA ofrecen ahora herramientas prácticas para superar estos obstáculos logísticos. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos —desde patrones climáticos y estado de la infraestructura hasta necesidades humanitarias y del mercado regional—, la IA optimiza las rutas de entrega, pronostica riesgos y minimiza las pérdidas a lo largo de la cadena de suministro. Innovaciones como los envases antimicrobianos, los contenedores inteligentes que controlan la temperatura y la humedad, y el almacenamiento en frío con energía solar también están prolongando la vida útil de los productos perecederos.

Desafío n.° 2: Seguridad alimentaria

La seguridad alimentaria es la capacidad de un país para proporcionar a sus ciudadanos los alimentos necesarios, independientemente de factores naturales, políticos o económicos. Este aspecto está estrechamente vinculado a la logística. Hoy en día, según diversas fuentes, decenas de países en todo el mundo dependen de las importaciones para sus alimentos básicos.

Un ejemplo sencillo pero revelador es el aguacate, un cultivo que tradicionalmente se cultiva en Latinoamérica, especialmente en México, y que favorece el calor, representando más del 30% de las exportaciones mundiales. ¿Podrían países con climas tan diferentes, como Canadá o Finlandia, cultivar aguacates con éxito a escala comercial? La respuesta reside, sin duda, en la tecnología y, sobre todo, en la inteligencia artificial.

La IA por sí sola no cambiará el clima ni "eliminará el invierno", pero es una herramienta poderosa en manos de agricultores, ingenieros y biotecnólogos. Ayuda a encontrar soluciones óptimas, desde el diseño de invernaderos eficientes hasta la adaptación de las plantas a los climas locales.

Algunos ejemplos incluyen:

• Adaptación genética: Sistemas de IA como AlphaFold aceleran el análisis de las estructuras proteicas y los genomas de las plantas. Esto permite a los científicos identificar y editar los genes responsables de la tolerancia al frío, la resistencia a la sequía o la inmunidad a las plagas. Lo que antes tardaba años ahora se logra en meses o incluso semanas.

• Sistemas de invernaderos inteligentes: La IA modela el microclima necesario para cultivos específicos, seleccionando materiales con el aislamiento ideal y calculando la iluminación, la calefacción, el riego y la ventilación óptimos. Estas tecnologías facilitan la agricultura de invernadero productiva en regiones de frío extremo, incluso en zonas tan septentrionales como el Ártico.

Quizás la frontera más ambiciosa que abre la IA es la creación de cultivos alternativos capaces de reemplazar alimentos populares como el popular aguacate. La historia del aguacate ilustra cómo las tendencias culturales, como el auge del sushi en los años 1990, cuando esta fruta verde se convirtió en un ingrediente básico, pueden convertir un producto de nicho en un fenómeno global. Una transformación similar podría ocurrir con una nueva fruta o verdura diseñada con IA, ideal para su cultivo en un país determinado. Al analizar las tendencias de consumo, las preferencias gustativas, los perfiles nutricionales y la logística, las innovaciones pueden ayudar a desarrollar "superalimentos" completamente nuevos, tanto desde una perspectiva biológica como de mercado.

Desafío n.° 3: producción en masa

A diferencia de la industria manufacturera, donde la producción puede pronosticarse con relativa precisión, ya sea de automóviles o juguetes de plástico, la agricultura sigue siendo vulnerable a una multitud de factores impredecibles. Un solo virus, una plaga inesperada o fertilizantes de mala calidad pueden arrasar un cultivo en tan solo unos días. Una enfermedad puede iniciarse en un invernadero y propagarse rápidamente a los vecinos; un agricultor puede portar la infección accidentalmente simplemente al desplazarse entre parcelas. Estos riesgos se multiplican en entornos de producción en masa, donde la magnitud de la producción hace casi imposible la supervisión humana.

Cuanto más grande sea la explotación, mayores serán los riesgos y más estricto será el control. Los fertilizantes, la tierra, los pesticidas y los suministros veterinarios suelen provenir de múltiples proveedores, a veces extranjeros, lo que requiere una compleja coordinación logística y conlleva riesgos de contaminación o infección. Al mismo tiempo, los agricultores se enfrentan a estrictas regulaciones ambientales y legales: el uso de productos químicos está estrictamente regulado para prevenir la contaminación del aire, el agua y el suelo. Por ejemplo, la Unión Europea... Ha endurecido las regulaciones sobre pesticidasy los países de la OCDE están de moda hacia la reducción del uso de agroquímicos en al menos un 30% para el año 2030.

En la agricultura a gran escala, el trabajo manual y la toma de decisiones intuitiva se vuelven ineficientes. Los volúmenes son simplemente demasiado grandes para gestionarlos manualmente, y el coste de los errores es demasiado alto. La asignación precisa de recursos (fertilizantes, agua, productos químicos) en el lugar y momento adecuados es esencial.

¿Cómo ayuda la innovación en este asunto?

• Agricultura de precisión y toma de decisiones: Las tecnologías avanzadas permiten escanear el suelo mediante radar y sistemas de teledetección. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos sobre el suelo, el clima, el microclima y los niveles de pH para optimizar la distribución de los recursos. Esto puede reducir el uso de fertilizantes y agua entre un 20 y un 40 %. Los modelos meteorológicos mejoran aún más este análisis al predecir patrones climáticos basados ​​en los movimientos atmosféricos. Por ejemplo, una tormenta de polvo originada en África puede alterar el contenido mineral del suelo, mientras que las masas de aire procedentes de Europa pueden afectar su acidez. Con base en los datos, se generan pronósticos precisos y recomendaciones agronómicas para facilitar la toma de decisiones.

• Diagnóstico precoz y prevención: La IA identifica patrones en problemas emergentes y los predice mucho antes de que se vuelvan críticos. Al aprender de los datos sobre suministros, tratamientos y rendimientos, la IA puede recomendar intervenciones incluso antes de que un agricultor perciba una amenaza. Por ejemplo, Fabricante de llaves Ha proporcionado servicios de anotación a empresas de ciencia de datos que desarrollan soluciones de visión artificial para la detección de plagas y enfermedades. Ayudamos a preparar conjuntos de datos etiquetados por expertos para mejorar los sistemas de alerta temprana y permitir intervenciones más precisas y oportunas que protejan los cultivos a gran escala.

El futuro de la tecnología: dónde fluye el río de la innovación

Si imaginamos el progreso tecnológico como un río que fluye desde las montañas hacia el océano, algo queda claro: la innovación no surge en el vacío. Fluye hacia áreas donde puede abrirse paso con mayor facilidad: donde existe una demanda real, modelos de negocio claros y rentabilidad económica. Hoy en día, la agricultura ofrece varias de estas prometedoras direcciones.

Análisis Predictivo

La capacidad de pronosticar el rendimiento, los brotes de enfermedades, los cambios climáticos y las necesidades de las plantas mediante big data es fundamental. La IA ya ayuda a los agricultores a determinar cuándo y dónde plantar, cuánto regar y cuándo fertilizar, utilizando modelos meteorológicos, imágenes satelitales y datos de sensores. Esta tecnología se encuentra entre las de mayor crecimiento en el sector de la tecnología agrícola.

Agricultura vertical

La agricultura vertical, antes considerada futurista, o "torres babilónicas", es ahora una realidad. En Singapur, Japón, Emiratos Árabes Unidos y Países Bajos, decenas de granjas verticales producen lechuga, hortalizas, fresas e incluso alimento para el ganado mediante sistemas de varios niveles. La demanda de estas soluciones es especialmente fuerte en las megaciudades, donde el terreno es limitado. Granjas porcinas de gran altura, sistemas de biogás e invernaderos autónomos permiten producir alimentos hasta diez veces más por metro cuadrado, ahorrando agua y energía. Por ejemplo, en 10, China inauguró la primera granja porcina automatizada del mundo de 2023 plantas, donde todo, desde la alimentación hasta la gestión de residuos, está totalmente mecanizado.

Ganadería de próxima generación

Dos tendencias clave están transformando la ganadería. La primera es la automatización de la agricultura tradicional mediante comederos inteligentes, la monitorización de la salud animal basada en IA y los sistemas de control climático. La segunda es el auge de las proteínas alternativas. El interés por la carne cultivada en laboratorio, las micoproteínas (derivadas de hongos) y las proteínas de insectos está creciendo. Estas innovaciones no solo son más sostenibles, sino que también pueden abordar diversas cuestiones éticas.

Y finalmente, quisiera mencionar a las abejas, polinizadores únicos e irremplazables. Las poblaciones mundiales de abejas han disminuido aproximadamente un 35 % cada año. Dado el papel vital de las abejas en la polinización, este declive representa una grave amenaza para el suministro y la seguridad alimentaria mundial. Según... Proyecto Abeja MundialAlrededor del 75 por ciento de los cultivos del mundo dependen, al menos en parte, de las abejas.

Me sorprendió saber que aún no hemos desarrollado un método artificial de polinización que iguale la eficacia de las abejas. Los robots con cepillos, como los que se usan en China, por ejemplo, solo pueden imitar una pequeña fracción de lo que las abejas logran de forma natural. La complejidad y la eficiencia de la polinización natural representan una gran demanda y un gran desafío para la tecnología moderna.

Si hoy emprendiera una nueva empresa, invertiría en la apicultura. Pero es un campo complejo: las abejas son criaturas delicadas que requieren cuidados específicos. A menudo se resisten a reproducirse en cautiverio y son vulnerables a numerosas amenazas ambientales. Por eso, las tecnologías destinadas a preservar y criar poblaciones de abejas podrían pasar de ser una actividad de nicho a convertirse en un pilar fundamental de la seguridad alimentaria mundial. Por Michael Abramov, director ejecutivo y cofundador de Keymakr