Investigadores de la Universidad de Illinois han propuesto un método para medir la disposición de los agricultores a adoptar herramientas digitales para una producción sostenible.
Los productores agrícolas se enfrentan a un doble desafío: aumentar la producción para una población mundial en crecimiento y, al mismo tiempo, reducir los impactos negativos sobre el medio ambiente. Las herramientas digitales y la inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a la producción sostenible, pero los agricultores deben sopesar las oportunidades y los riesgos al decidir si adoptar dichas herramientas.
En un nuevo artículo, titulado "Transformación digital para una agricultura sostenible en los Estados Unidos: Oportunidades y desafíos", investigadores de la Universidad de Illinois propusieron un método para medir la disposición de los agricultores a adoptar herramientas agrícolas digitales.
Adopción de herramientas digitales en la agricultura
"Las tecnologías digitales y de inteligencia artificial pueden desempeñar un papel en el avance hacia un futuro más sostenible, pero existen barreras para su uso", explicó Madhu Khanna, profesor de Economía Agrícola y del Consumidor (ACE) y director del Instituto de Sostenibilidad, Energía y Medio Ambiente. (iSEE) en la Universidad de Illinois.
“Los agricultores suelen ser cautelosos a la hora de adoptar una nueva tecnología hasta que se hayan demostrado bien los beneficios y se hayan reducido las incertidumbres, y ven que sus vecinos y otros compañeros la adoptan”.
Los autores del artículo son todos parte del Centro para la Agricultura Digital (CDA) y el Instituto AIFARMS de la Fundación Nacional de Ciencias/Alimentación del USDA en la Universidad de Illinois. Estos proyectos tienen como objetivo promover la aplicación de la Inteligencia Artificial hacia un futuro de agricultura sostenible.
Beneficios de la agricultura digital
Las herramientas digitales pueden ofrecer pautas de gestión específicas del sitio y recopilar grandes cantidades de información, lo que permite aumentar la eficiencia de la producción y reducir el daño ambiental. Herramientas como los sistemas de riego de precisión pueden monitorear las condiciones del cultivo y del suelo para garantizar el riego específico del sitio. La IA puede proporcionar información sobre la salud de los cultivos y la fertilidad del suelo para ayudar a ajustar las tasas de aplicación de insumos y reducir la escorrentía de nitrógeno.
Las herramientas digitales también pueden ayudar a abordar la escasez de mano de obra agrícola. Pequeños robots que pueden moverse debajo del dosel pueden facilitar la siembra, el diagnóstico, la fertilización específica del sitio y el deshierbe mecánico para reducir el uso de pesticidas. La salud del suelo también se puede mejorar con robots debajo del dosel, ya que pueden sembrar cultivos de cobertura entre hileras.
Barreras para la adopción de tecnología
Si bien estas herramientas innovadoras ofrecen beneficios como costos más bajos y rendimiento mejorado, se requieren inversiones iniciales y los agricultores deben adquirir nuevas habilidades y conocimientos para operarlas. Muchas herramientas digitales aún se encuentran en las primeras etapas de desarrollo y es posible que los resultados no sean instantáneos. El equipo descubrió que existen programas limitados de recompensas por la adopción de estas herramientas por parte de los agricultores y, a menudo, no son suficientes para cubrir el costo de la adopción.
“La investigación existente sugiere que, además de los factores económicos, los factores de comportamiento juegan un papel importante en la adopción de tecnología. Si bien algo puede parecer rentable, a menudo hay costos ocultos o barreras ocultas, como preocupaciones sobre el riesgo o cuánto tiempo podría llevar recuperar la inversión. Es importante considerar todos esos factores de comportamiento cuando pensamos en la implementación de estas nuevas tecnologías”, afirmó Khanna.
Predecir la disposición a adoptar prácticas de agricultura digital
En lugar de centrarse en la adopción de tecnología que ya ha ocurrido como en estudios anteriores, el equipo de Khanna desarrolló un nuevo enfoque para predecir la disposición a adoptar las herramientas digitales, basado en un análisis dinámico.
“Recomendamos combinar métodos basados en encuestas con métodos de simulación por computadora espaciales y temporales donde podemos modelar el efecto de las decisiones de adopción en el ecosistema. Esto nos permite capturar el ciclo de retroalimentación entre las decisiones de hoy y los resultados ambientales de mañana, lo que luego afecta las decisiones posteriores”, dijo Shadi Atallah, profesor asociado en ACE y coautor del artículo.
“Por ejemplo, el manejo de la resistencia a los herbicidas a largo plazo mediante el uso de robots para el deshierbe no químico ilustra cómo los costos y los beneficios son dinámicos. Los resultados están influenciados por las decisiones que toman los agricultores, y también por las decisiones que toman sus vecinos”.
Los investigadores presentaron a los agricultores tarjetas de elección que describen una variedad de escenarios, como lo que están haciendo los vecinos, el nivel de malezas y el costo de la tecnología. Para la encuesta, a cada participante se le entregó un subconjunto de tarjetas que presentaban diferentes combinaciones. Luego, los datos de la encuesta se combinan con modelos basados en agentes, que capturan las diferencias individuales a nivel de agricultores, en lugar de a nivel de población. Los efectos dinámicos de las decisiones de los agricultores a lo largo del tiempo se modelan mediante simulaciones por computadora.
“En pocas palabras, abogamos por pasar del análisis estático a un análisis de adopción más espacialmente dinámico, y llevamos a cabo experimentos computacionales sobre cómo la política afectará la adopción de tecnologías para una agricultura más sostenible”, concluyó Atallah.
Actualmente, los investigadores están realizando una encuesta sobre la adopción de nuevas tecnologías para cultivos de cobertura con una muestra aleatoria de agricultores.
Fuente: Innovationnewsnetwork.com
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