Inteligencia que Guía al Agricultor

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Inteligencia que Guía al Agricultor

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Apoyándose en tecnologías de precisión y de la mano de la informática y la robótica, algunos productores se trasladan hacia un nivel más avanzado en la gestión: la Agricultura Inteligente.

El escenario es claro: una creciente demanda de alimentos y con ella, la búsqueda de mejores rendimientos con la menor cantidad de insumos posible y bajos costos. ¿Cómo puede el agricultor responder a todo esto? El desarrollo tecnológico avanza con sistemas que permiten interrelacionar datos, obtenidos através de distintas herramientas y dar soluciones al productor o alternativas para la toma de decisiones. Todos ellos, podrían resumirse en un solo concepto: Agricultura Inteligente (AI).

Todavía no hay una definición exacta pero los especialistas coinciden en que es una forma más automatizada de hacer agricultura de precisión (AP). “La AI incorpora modelos matemáticos alimentados con información proveniente de diversas fuentes – sensores montados en las máquinas, satélites, vehículos aereos no tripulados, etc. – para tomar decisiones de modo autónomo cuando es possible, y cuando no, ofrecer información y recomendaciones para que el operario/agricultor sea quien decida”, explica Christian Correa, profesor asistente de la Facultad de Ingienería Agrícola de la Universidad de Concepción.

Se considera al AI como un nivel más específico y avanzado de AP, pues representa un conjunto de herramientas que “permiten informar a un cerebro artificial (modelo incluido en un computador o robot) para tomar decisiones optimizadas de manejo y aplicarlas, vía maquinaria especializada. Esto se concreta como un sistema automatizado para que cada planta obtenga el requerimiento justo, en el momento preciso”, agrega Mauricio Galleguillos, profesor asistente de la Facultad de Ciencias Agronómicas de la Universidad de Chile.

E.E.U.U y Europa están a la vanguardia en AI, principalmente con sistemas aplicables a labores que además de mejorar los rendimientos, permite realizarlas con mayor eficiencia y exactitud. En América Latina, Argentina y Brasil lideran los desarrollos apoyados por programas de AP iniciados hace más de quince años. Se suma también España y Australia con proyectos en los que participan científicos, universidades y empresas desarrollando y probando tecnologías para el cultivo de frutales y granos o la crianza de ganado.

Aún no es possible cuantificar los resultados concretos de la AI en terminos de rentabilidad porque muchos de los sistemas existentes aún están en desarrollo o no son del todo masivos. Además su aplicación depende, entre otros factores, de las características del predio, su ubicación y extensión, precisa Galleguillos. La variabilidad de resultados también depende del tipo de cultivo pues no todos se desarrollan de igual manera ni tienen la misma rentabilidad. Por lo mismo, agrega, hay rubros (y escalas de producción) en los que se debe comenzar con AP, en otros, es possible realizer AI y en algunos no es tan sencillo. Con todo, indica que ésta última sí mejora los rendimientos en cualquier cultivo, pues permite conocer en extenso, el desarrollo de las plantas y a partir de esto, corregir y mejorar los sistemas productivos.

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