La agricultura, pilar de la seguridad alimentaria y la economía global, se enfrenta hoy a desafíos sin precedentes que van desde el cambio climático hasta la optimización de recursos hídricos y la lucha contra plagas. Y En este contexto la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una tecnología disruptiva, prometiendo transformar la gestión de cultivos a través de la agricultura de precisión.
Este enfoque, que utiliza datos para tomar decisiones estratégicas, está siendo adoptado en todo el mundo y México no es la excepción: un innovador proyecto desarrollado por estudiantes de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) es un claro ejemplo de cómo la tecnología de punta puede aplicarse a problemas locales.
El sistema, concebido por Paloma Alonso Gutiérrez y Josué Ruíz Vargas, estudiantes de Ingeniería en Telemática, es una solución integral y autónoma que busca ofrecer una herramienta funcional para los agricultores mexicanos.
Su motivación personal, al provenir de familias del campo, impulsó la creación de un sistema que logra la detección temprana de anomalías en los cultivos de maíz.
El corazón del proyecto es un sistema integral compuesto por un vehículo aéreo no tripulado (dron) y un vehículo terrestre (rover), que trabajan en conjunto de manera autónoma.
La tecnología de vanguardia que integra incluye el procesamiento de video, la comunicación inalámbrica, la visualización móvil y, de manera central, la IA.
El dron, con su vista aérea, se encarga de escanear los campos en busca de zonas afectadas por problemas como la falta de riego o la presencia de plagas. Sin embargo, los desarrolladores reconocieron la limitación de esta visión panorámica y es aquí donde el rover complementa la labor, revisando los plantíos a nivel de tierra para una inspección más detallada. La información recabada por ambos vehículos es georreferenciada para una precisión milimétrica.
Para lograr esta funcionalidad los estudiantes construyeron una estación base que incluye una laptop como unidad de procesamiento, receptores, un módulo de alimentación y un módulo de GPS, además de controles tanto para el dron como para el rover.
Los datos del dron, que contienen fecha, ubicación y una descripción de la anomalía, se procesan en esta estación y se transmiten a una aplicación móvil tipo Android, lo que permite al agricultor visualizar los resultados en tiempo real en su computadora o dispositivo.
Tecnología incluyente
La innovación clave del proyecto reside en el uso de una red neuronal convolucional que utiliza la arquitectura YOLO (You Only Look Once), una IA reconocida por su capacidad para la detección de objetos en tiempo real.
Este “cerebro” artificial fue entrenado con más de dos mil imágenes para procesar y validar las capturas de los vehículos, lo que le permite identificar y clasificar con precisión las anomalías en los cultivos. Esta metodología la desarrollaron con asesoría de los doctores Rodolfo Vera Amaro y Miguel Félix Mata Rivera, demostrando una sólida base académica.
Pero el proyecto de la UPIITA no es un caso aislado, sino que se alinea con una tendencia global en que la IA transforma la agricultura de precisión. A nivel internacional existen iniciativas con fines similares, que demuestran la viabilidad y el potencial de esta tecnología.
En Latinoamérica empresas como Instacrops, en Chile, utilizan agentes de IA y sensores de IoT para dar recomendaciones precisas de riego, lo que logra ahorros significativos de agua. Un proyecto en la Unión Europea, AgriBIT, implementa a su vez una combinación de sensores e IA para detectar infecciones bacterianas en cultivos como el tomate.
En otros continentes, empresas como la india Farmonaut utilizan datos satelitales y drones con IA para optimizar el uso de fertilizantes, mientras que la aplicación Tumaini, de la Alianza para la Biodiversidad, utiliza el aprendizaje automático para diagnosticar plagas y enfermedades del plátano a partir de imágenes tomadas con drones y teléfonos, demostrando que estas herramientas pueden aplicarse en contextos con recursos limitados.
Si algo distingue al proyecto del IPN es su enfoque en la democratización de la tecnología: al utilizar componentes comerciales de bajo costo resulta accesible para los pequeños agricultores mexicanos, lo que lo convierte en un valioso aporte tecnológico.
Este enfoque resuena con los esfuerzos globales por hacer que la tecnología de precisión sea más incluyente y escalable, y lo posiciona como un modelo a seguir en el desarrollo de soluciones agrícolas sostenibles.
Al final, este sistema no solo contribuye a mejorar la productividad de los cultivos, sino que también refuerza la idea de que la innovación local, impulsada por la pasión y el conocimiento, puede tener un impacto global significativo.
Beneficio clave de la IA
La Inteligencia Artificial transforma la agricultura con un impacto económico y productivo significativo.
Se proyecta que el mercado de IA en este sector crecerá de aproximadamente 2.08 mil millones de dólares en 2024 a 5.76 mil millones en 2029, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 22.55 por ciento.
Esto se debe a su capacidad para aumentar la precisión, optimizar recursos y mejorar los rendimientos.