Con algoritmos, la inteligencia artificial se vuelve previsora y decisiva

El agro ingresó en la era del algoritmo, lo que implica un ordenamiento de operaciones sistemáticas para hallar la solución a un problema según la información disponible.

Así, mediante imágenes multiespectrales -obtenidas por una cámara a bordo de un dron, por ejemplo- es posible armar índices que, combinados con algoritmos, se puede predecir el estado nutricional de un cultivo para alcanzar su potencial de rendimiento.

De acuerdo con Fernando Scaramuzza -coordinador del Proyecto Agricultura de Precisión del INTA Manfredi, Córdoba- “cada vez se ve más la implementación de la toma de imágenes, con las que se arman índices para utilizar con algoritmos, buscando el potencial de rendimiento según el ambiente y aumentando la eficiencia en el uso de los insumos”.

Es que, de acuerdo con el especialista, los drones son “una de las herramientas más difundidas recientemente” que resultan útiles para determinar la variabilidad espacial en lotes de producción. Asimismo, constituyen una alternativa frente al uso de imágenes satelitales o sensores ópticos para el diagnóstico del estado nutricional de los cultivos.

“Estas herramientas pueden equiparse con distintos tipos de cámaras existiendo la posibilidad de obtener imágenes multiespectrales en las que el cultivo se refleja en distintas longitudes de onda”, especificó Scaramuzza.

Agregó: “Con esas imágenes, se arma un mosaico donde el índice de vegetación diferencial normalizado (NDVI, por sus siglas en inglés) utilizados con el algoritmo OZU, permite predecir los estados nutricionales de los cultivos y determinar cuánto es lo que está faltando para alcanzar su potencial de rendimiento”.

En esta línea, Juan Pablo Vélez -técnico del INTA Manfredi, Córdoba- fue más allá y definió al NDVI como “un sistema de lectura de la reflexión del cultivo en las longitudes de onda del espectro visible en el Rojo e Infrarrojo Cercano y tal devolución dependerá del contenido de clorofila y su relación con el nitrógeno disponible para el cultivo”.

El agro ingresó en la era del algoritmo, lo que implica un ordenamiento de operaciones sistemáticas para hallar la solución a un problema según la información disponible. Así, mediante imágenes multiespectrales -obtenidas por una cámara a bordo de un dron, por ejemplo- es posible armar índices que, combinados con algoritmos, pueden predecir el estado nutricional de un cultivo para alcanzar su potencial de rendimiento.

De acuerdo con Fernando Scaramuzza -coordinador del Proyecto Agricultura de Precisión del INTA Manfredi, Córdoba- “cada vez se ve más la implementación de la toma de imágenes, con las que se arman índices para utilizar con algoritmos, buscando el potencial de rendimiento según el ambiente y aumentando la eficiencia en el uso de los insumos”.

Agricultura moderna: más precisa e inteligente

Como todos los años, el INTA Manfredi en Córdoba será sede del Curso Internacional de Agricultura y Ganadería de Precisión. En su 16° edición se presentarán diversos bloques dedicados a las novedades sobre los drones, como así también los softwares disponibles para el manejo de la información generada por esta tecnología.

A su vez, la información satelital tendrá un lugar destacado con la prospectiva de las imágenes satelitales, su evolución, que características van a tener los satélites, cuál será el grado de revisita, grado de resolución de la imagen, nanosatélites y más.

También habrá charlas referidas a automatismo y robótica con disertantes internacionales; además habrá exposiciones sobre teledetección, trazabilidad, manejo por ambiente, buenas prácticas agrícolas y telemetría, entre otras temáticas de interés nacional e internacional.