(1) Cofundador y CTO de Prospera Technologies, liderando la visión de la empresa de transformar la forma en que se cultivan los alimentos mediante la ciencia de datos y la inteligencia artificial.

Articulo extraído de Forbes.

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... incluso cuando la tecnología nos ha permitido mejorar y agilizar la producción de alimentos, más de 800 millones de personas en todo el mundo siguen desnutridas. Tal vez sea el turno de la agricultura impulsada por la inteligencia artificial, los robots autónomos y mejores conocimientos para ayudar a cerrar esta brecha y erradicar la hambruna. Con la población mundial creciendo a un ritmo vertiginoso, este podría ser el mayor desafío de nuestra generación.

La raza humana ha recorrido un largo camino en nuestra habilidad para producir alimentos a escala. El historiador y autor Yuval Noah Harari se refiere a ello en su libro Sapiens como "una revolución agrícola", usando el trigo como ejemplo.

Hace diez mil años, el trigo era una hierba silvestre que crecía en una región relativamente pequeña del Medio Oriente. Hoy en día, el trigo puede considerarse uno de los cultivos más exitosos de la historia, según los criterios evolutivos de supervivencia y reproducción. En regiones donde nunca existió el trigo, como las Grandes Llanuras de América del Norte, puede conducir cientos de millas sin ver nada más que campos de trigo. En todo el mundo, el trigo cubre ahora más de 2 millones de kilómetros cuadrados de la superficie del mundo, casi 10 veces el tamaño de Gran Bretaña.

A pesar de estos avances, incluso cuando la tecnología nos ha permitido mejorar y agilizar la producción de alimentos, más de 800 millones de personas en todo el mundo siguen desnutridas. Tal vez sea el turno de la agricultura impulsada por la inteligencia artificial, los robots autónomos y mejores conocimientos para ayudar a cerrar esta brecha y erradicar la hambruna. Con la población mundial creciendo a un ritmo vertiginoso, este podría ser el mayor desafío de nuestra generación.

La inteligencia artificial, el análisis predictivo y otras tecnologías se están convirtiendo rápidamente en herramientas esenciales para el crecimiento en múltiples industrias. Agtech no es diferente. Es más, a pesar de la desaceleración económica en 2020 debido a Covid, la inversión en tecnología agrícola está en auge. Según los datos de Crunchbase, 2020 está listo para superar los $ 4 mil millones de fondos de capital de riesgo de 2019 para nuevas empresas de tecnología agrícola en todo el mundo.

¿Estamos en la cúspide de una segunda revolución agrícola? Y, lo que es más importante, ¿están los productores de alimentos equipados para adoptar y aprovechar todas estas nuevas tecnologías y herramientas que se están desarrollando para ellos?

IA, aprendizaje automático y robótica: ¿una revolución digital?

La digitalización de los procesos de recopilación de datos a campo estará en el centro de la próxima revolución agrícola. Pero esto llevará tiempo, especialmente si se tiene en cuenta que la mayoría de los agricultores o agrónomos todavía utilizan lápiz y papel para recopilar datos.

Esto está destinado a cambiar debido a la cantidad cada vez mayor de puntos de datos útiles que surgen de todo tipo de herramientas. Los sensores, cámaras, robots, drones y otros artefactos entregan una cantidad cada vez mayor de datos que es exponencialmente más rica en calidad y cantidad. Además, los datos brindan información valiosa en tiempo real, con dispositivos que están en el terreno las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Sin embargo, surgen otros desafíos como la orquestación de datos.

Con tantas fuentes de datos y conocimientos, ¿cómo podemos esperar que los productores de alimentos optimicen todos los diferentes flujos de datos y creen una única fuente de verdad para ayudarlos a informar su proceso de toma de decisiones?

Un informe reciente del Servicio de Investigación Económica del USDA sobre Recursos Agrícolas e Indicadores Ambientales destacó la introducción de tecnologías de agricultura de precisión. Las tecnologías de tasa variable (VRT) permiten a los agricultores tomar decisiones de gestión de la tierra personalizadas para optimizar el uso de semillas, fertilizantes y pesticidas. Esto permite a los agricultores gestionar los insumos paso a paso, con un nivel de precisión sin precedentes. El informe mostró que para 2016, entre el 15% y el 40% de las granjas en los EE. UU. ya usaban equipos de aplicación de tasa variable.

Ahora depende tanto de la industria agrícola como de los agricultores aprender unos de otros y reimaginar el futuro de la agricultura. El juicio de los agricultores y agrónomos expertos será más valioso para aumentar la aportación de la inteligencia artificial. Sin embargo, será necesario rediseñar los trabajos y modificar los flujos de trabajo. Después de todo, es una revolución. 

¿El papel futuro de los agricultores se parecerá más al de un analista de datos?

Después de haber trabajado con agricultores y productores de alimentos en campos abiertos e invernaderos durante los últimos cinco años, estoy asombrado por los avances que toda la industria agrícola está haciendo hacia la automatización. No sería una locura predecir que los procesos manuales actuales en campos e invernaderos podrían automatizarse en una década. Desde robots autónomos que reemplazarán a los humanos en procesos como la recolección de fresas o manzanas hasta sensores impulsados ​​por IA que informarán a los agricultores (o máquinas) cuándo es el momento óptimo para fertilizar, regar, plantar o cosechar.

El proceso de toma de decisiones estará muy influenciado por estas tecnologías que brindan un nivel de datos y conocimientos sin precedentes. La gestión y orquestación de estas nuevas tecnologías será un desafío. Debido a esto, la simplicidad y la facilidad de uso deben estar a la cabeza de la agenda de quienes desarrollamos software y hardware.

La agricultura de precisión y la automatización de la producción de alimentos son prioridades para cualquier productor de alimentos y, hasta cierto punto, para cualquier parte interesada dentro de la industria alimentaria. Las tecnologías para lograr esta nueva revolución agrícola están a nuestro alcance. De hecho, se puede argumentar que esta próxima revolución agrícola solo es posible gracias a otros dos avances tecnológicos: algoritmos de aprendizaje profundo y hardware de Internet de las cosas (IoT) más económico.

En el libro Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence, tres economistas de la Universidad de Toronto desmitifican la IA examinándola a través de la lente de la teoría económica. En esencia, el libro explica cómo el uso y la expansión de las máquinas de predicción se están volviendo tan baratos y generalizados como la expansión del uso de la electricidad o los automóviles durante las primeras partes del siglo pasado.

Ahora depende tanto de la industria agrícola como de los agricultores aprender unos de otros y reimaginar el futuro de la agricultura. El juicio de los agricultores y agrónomos expertos será más valioso para aumentar la aportación de la inteligencia artificial. Sin embargo, será necesario rediseñar los trabajos y modificar los flujos de trabajo. Después de todo, es una revolución.