Hay tres elementos que se combinan con la inteligencia artificial que aceleran el proceso de adopción en el agro
Inteligencia artificial en el agro
«Tenemos capacidad de generar datos que tienen a infinito en el universo del agro», destaca Herbert Lewy, gerente general de Agricultura Inteligente y Bioeconomía para Microsoft Latinoamérica, haciendo referencia a la información climática, de imágenes satelitales, capturas de vuelos de drones, índices y sensores que miden valores de PH, nitrógeno, temperatura, fósforo, etc.
«Si a estos datos les aplicamos mecanismos de inteligencia artificial, podemos empezar a cruzar toda la información con conocimiento para tomar mejores decisiones de manejo en la gestión del agro, en ganadería y agricultura, para apuntar a un mayor rendimiento con menos recursos», agrega en diálogo con Agrofy News sobre lo que considera que es un «proceso de transformación acelerada» del sector.
Lewy explica que hay una combinación de tecnologías que genera un avance exponencial en los resultados que podemos obtener de las mismas.
«Una calculadora ya es inteligencia artificial»
El directivo regional de Microsoft define a la inteligencia artificial como un conjunto de herramientas que amplifica el ingenio humano que necesita una serie de factores para que proliferar. Para que esto ocurra, hizo falta algo más que el concepto tener computo por fuera de la mente humana y replicar sus modelos funcionales. «Una calculadora ya es inteligencia artificial», grafica.
La clave está en las posibilidades que brinda este momento del tiempo de transformación digital, lo que se conoce como cuarta revolución industrial. Lewy explica que esto tiene que ver con la combinación de tres elementos:
- Acceso exponencial a los datos, estructurados y mayormente no estructurados, como los mensajes o las imágenes
- Capacidad de algoritmos con mayor nivel de acierto en los niveles de lo que buscamos: «Pueden ser open source como en Git Hub».
- Todo combinado con un vehículo extremadamente potente, que es la tecnología en la nube (Cloud Computing)
Todos estos factores han generado una proliferación exponencial en el acceso a la inteligencia artificial.
Bajo este marco, desde Microsoft ven como claves también el acceso a la información, el conocimiento y el financiamiento para avanzar en tecnologías que permitan enfrentar riesgos, como la sequía: «No la vamos a poder controlar, pero si tomar mejores decisiones en la medida que tengamos datos transformados en valor en el menor tiempo posible», explica Lewy.
Un ejemplo concreto relacionado al clima es el control de las heladas. En el proceso surgió que las bases meteorológicas no podían tomar buenos datos cuando la temperatura caía por debajo de cero. «Se terminó armando un sistema con inteligencia artificial que predice el clima en entornos reducidos, con un nivel que asusta».