Industria 4.0 y el AIoT
Los datos en tiempo real necesarios para la agricultura inteligente provienen de sensores en el campo. Pero esto no solo se aplica a los cultivos, también se puede monitorizar el ganado.
Existen técnicas de monitorización de la salud del ganado que monitorizan diferentes parámetros de salud del ganado, incluyendo la temperatura corporal y el latido cardíaco, así como los cambios de comportamiento. Estos datos pueden utilizarse, por ejemplo, para optimizar la producción de leche y carne de vacuno, o para identificar temprano infecciones o la presencia de enfermedades transmisibles.
En algunos casos, estos datos de salud se recogen y se transmiten mediante collares o etiquetas auriculares para animales como vacas, ovejas y cerdos. Cuando los animales pasan por puntos estratégicos de la granja, como las puertas entre campos, se interrogan los collares/etiquetas.
Desplegando sensores en el campo, en animales y cartografiando campos, los agricultores pueden empezar a comprender sus cultivos y ganado con todo detalle, y conservar recursos valiosos.
El IoT que funciona
La integración de todos los datos se logra a través del IoT, como se usa ampliamente en otras industrias, con sistemas basados en sensores diseñados para su uso en ubicaciones remotas. Los dispositivos IoT suelen estar obligados a transmitir datos de forma inalámbrica a distancias considerables y funcionan con baterías alimentadas por células fotovoltaicas o paneles solares. Muchos también necesitan poder operar en entornos hostiles, ya que estarán expuestos a los elementos.
La agricultura inteligente también está aprovechando bien la Industria 4.0, que a su vez se basa en el IoT pero también en la computación en la nube y la computación cognitiva. Como se ha mencionado, tecnologías de AP como la teledetección y el mapeo GPS ayudan a los agricultores a aprovechar mejor los recursos.
El resto de la Industria 4.0 aporta decisiones basadas en datos, que permiten a los agricultores decidir cuándo tomar medidas, incluyendo la preparación de la tierra, la aplicación de insumos, el riego y la cosecha para garantizar cultivos saludables y un alto rendimiento. Los datos meteorológicos a corto, corto y largo plazo también forman parte de la mezcla.
Las decisiones se toman manualmente, pero cada vez más con la IA.
La Industria 4.0 también aporta automatización mediante el uso de maquinaria agrícola automatizada como tractores, sistemas de riego y robótica, lo que ahorra tiempo en la siembra y la cosecha.
Los invernaderos, que pueden ocupar muchas hectáreas, también pueden automatizarse, monitorizando la temperatura y la humedad y utilizando los datos para controlar aspersores, ventiladores, rejillas y calefactores en un sistema de circuito cerrado.
Y, además, la Industria 4.0 aporta otras ventajas en cuanto al mantenimiento predictivo, con sensores y algoritmos de IA monitorizando la maquinaria en tiempo real y prediciendo posibles fallos antes de que ocurran.
También permiten que la maquinaria sea mantenida y mantenida según su uso, en lugar del modelo tradicional de tiempo transcurrido. Todo lo anterior crea un ecosistema agrícola inteligente altamente conectado.
La IA se está utilizando para tomar decisiones sobre los datos recogidos y transmitidos por dispositivos IoT en el terreno. Cada vez más, el procesamiento de bordes habilitado por IA se realiza en muchos de estos dispositivos, lo que reduce el volumen de datos enviados a la nube, permite tomar decisiones más rápidas en el momento en que se recogen los datos y se considera más seguro.
Estos desarrollos están ocurriendo en muchos sectores industriales y, no solo en la agricultura, han dado origen a la expresión Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT). Mientras que el IoT es una red de dispositivos de comunicación en constante expansión, el AIoT es una red que aprende y toma decisiones de forma autónoma.
Resumen
Desde información como la salud del suelo recogida en el campo hasta datos recogidos desde el espacio, el big data lo impulsa todo, permitiendo una planificación y respuesta a largo plazo a alto nivel y en tiempo real a situaciones que afectan a los cultivos y al ganado en los campos.
Además, la IA en la nube y, cada vez más en el Edge, está ayudando en el proceso de toma de decisiones y la automatización está reduciendo la dependencia de recursos humanos cada vez más escasos.
El rendimiento se está mejorando, un beneficio para los agricultores en términos de reducción de costes y maximización del retorno de la inversión, pero también fundamental para el futuro de la seguridad alimentaria.
Artículo escrito por Brad Poole, gerente senior de segmento en Microchip Technology
