Especialistas de la Facultad de Agronomía de la UBA explican cómo la IA ya permite anticipar rindes, detectar enfermedades, analizar semillas y observar los cultivos con información tomada desde satélites, drones y sensores.
La tecnología ya está en los lotes
El trabajo en el campo incorpora herramientas que hace algunos años parecían lejanas. La inteligencia artificial ya se utiliza para analizar cultivos, prever rindes, detectar enfermedades y procesar información genética de semillas.
Drones, robots, satélites y sensores permiten reunir una enorme cantidad de datos sobre lo que ocurre en los lotes. Los algoritmos transforman esa información en señales útiles para tomar decisiones dentro de la producción agropecuaria.
Investigadores de la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires explican que estas herramientas no son completamente nuevas en el sector. El uso de imágenes satelitales o captadas por drones ya existe, aunque todavía es poco difundido y desconocido para muchos productores.
La inteligencia artificial puede intervenir en distintos momentos del trabajo productivo. Las tecnologías permiten anticipar sequías, prever pérdidas, estimar rendimientos, identificar enfermedades y realizar análisis vinculados con datos genéticos.
El avance no se limita a una aplicación o a un único dispositivo. La IA en el agro reúne herramientas de aprendizaje automático, visión artificial y sistemas de recomendación que trabajan sobre datos del territorio y de los cultivos.
«La IA abre oportunidades y hace que la gente no haga más cosas, sino mejores y de mayor calidad»
Detectar problemas antes de que avancen
Marcelo Soria, profesor y bioinformático de la plataforma de Genómica y Mejoramiento Vegetal de la Cátedra de Microbiología Agrícola de la FAUBA, describe a la inteligencia artificial como un ecosistema de tecnologías. Entre sus aplicaciones ya existen sistemas de visión artificial capaces de detectar enfermedades en las hojas de las plantas.
Estos sistemas pueden reconocer señales que aparecen en los cultivos y aportar información para actuar sobre ellas. La visión artificial puede identificar enfermedades y permitir la aplicación directa de un producto químico.
Para el especialista, las bases y las aplicaciones están desarrolladas. Sin embargo, el acceso a estas herramientas todavía tiene obstáculos. Muchos productores siguen utilizando la planilla de cálculo como principal recurso para manejar información.
Soria advierte que esa dependencia de herramientas más simples puede dificultar el uso de sistemas basados en ciencia de datos. La incorporación de soluciones más sofisticadas depende también de que la información pueda organizarse y aprovecharse de otra manera.
El costo aparece como otro límite para la expansión de estas tecnologías. Las ofertas de productos relacionados con inteligencia artificial siguen teniendo valores elevados para parte del sector productivo.
El especialista plantea que el acceso a mapas digitales y a análisis básicos debería tener un costo muy bajo, aunque todavía no ocurre. La posibilidad de contar con información accesible sigue siendo una de las claves para ampliar el uso de IA en el agro.
Una oferta fragmentada que todavía necesita integración
Actualmente, las soluciones tecnológicas vinculadas con el agro suelen aparecer por separado. Una empresa puede ofrecer mapeo digital, otra un sistema de gestión de insumos y otra un software para detectar enfermedades.
Según Marcelo Soria, esta fragmentación forma parte de la evolución del negocio de inteligencia artificial. La falta de integración entre los distintos proveedores dificulta que se alcance todo el potencial de las nuevas tecnologías.
El desafío no está solamente en sumar más herramientas. La posibilidad de que los datos, los mapas, los diagnósticos y las decisiones de manejo estén conectados puede definir el alcance real de estos sistemas en el campo.
A futuro, el impacto más grande podría surgir de una combinación. La unión entre inteligencia artificial y robótica permitiría llevar la agricultura de precisión a otra escala.
Para Soria, ese cambio debería traducirse en mayores rindes y en una posibilidad de segmentar y especializar las tareas. La robótica y la IA aparecen como una vía para trabajar con mayor precisión dentro de los sistemas productivos.
Escáneres y ADN para controlar semillas
La Facultad de Agronomía de la UBA cuenta con el laboratorio de Genómica y Marcadores Moleculares. Ese espacio colabora con una empresa de inteligencia artificial vinculada con el control del comercio de soja y trigo.
En la Argentina, el comercio de semillas está regulado por la Ley de Semillas y Creaciones Fitogenéticas, N° 20.247. La norma regula la producción y comercialización de semillas para asegurar identidad y calidad, además de proteger las creaciones fitogenéticas.
Eduardo Pagano, director del laboratorio para estudios genético-moleculares más avanzado del país, explica que la IA ayuda a facilitar el control y análisis del ADN de las semillas. Los escáneres pueden utilizarse en centros de acopio para cotejar en tiempo real la declaración de un productor con la genética del grano transportado.
La herramienta permite comparar lo que figura en la declaración con la realidad genética del cargamento que lleva un camión. El análisis busca verificar si la información declarada coincide con las características genéticas del grano.
La empresa que trabaja con el laboratorio debe validar legalmente la información generada por sus algoritmos. Los análisis de ADN realizados en la FAUBA permiten demostrar la eficacia del proceso tecnológico.
Mirar la tierra desde satélites, drones y sensores
La teledetección es una forma de observar la tierra a distancia. En la FAUBA se utilizan satélites, drones y sensores instalados en máquinas o equipos de campo para reunir información sobre el territorio.
Estas herramientas permiten monitorear cultivos, bosques, incendios, sequías, inundaciones y cambios en el uso del suelo. La teledetección es clave para la agricultura, el ambiente, la planificación territorial, los seguros y la gestión de riesgos.
Carlos Di Bella, director del Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura, explica que la IA ganó lugar con la disponibilidad de imágenes satelitales, la capacidad de procesamiento y almacenamiento, y los datos tomados en el campo. Los modelos actuales pueden reconocer patrones complejos en grandes volúmenes de información espacial y temporal.
En el Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección trabajan con imágenes satelitales, datos ambientales y sistemas de información geográfica. El objetivo es convertir datos complejos en información útil para la producción agropecuaria y la gestión del territorio.
Allí se utilizan árboles de decisión, Random Forest, modelos de regresión, redes neuronales y otros algoritmos de clasificación. Las herramientas sirven para mapear cultivos, estimar biomasa o productividad, detectar cambios y monitorear sistemas productivos en el tiempo.
La combinación entre imágenes satelitales, datos climáticos y datos del suelo amplía la capacidad de observación. La teledetección permite detectar diferencias entre lotes y anticipar sequías, estrés hídrico, caídas de productividad y posibles plagas.
La tecnología no reemplaza el criterio agronómico
La incorporación de inteligencia artificial no implica dejar de lado a quienes conocen el campo. Los especialistas coinciden en que la IA no reemplaza el trabajo del ingeniero agrónomo ni el criterio del productor.
Para trabajar con datos y realizar predicciones, también hace falta formación. Eduardo Pagano remarca la importancia de capacitarse, incluso en contenidos como estadística, para aprovechar mejor estas herramientas.
Carlos Di Bella sostiene que la inteligencia artificial puede mejorar la precisión cuando existen buenos datos de campo para entrenar y validar los modelos. La tecnología funciona mejor cuando se combinan datos confiables, conocimiento agronómico y una interpretación adecuada de los procesos del territorio.
El avance tecnológico abre nuevas posibilidades, pero no resuelve por sí solo los desafíos de la producción. La información que ofrecen los algoritmos necesita ser leída y aplicada con criterio científico para que tenga un impacto real en el campo.
La nota está dedicada en homenaje al Dr. Eduardo Pagano. Su trabajo en el laboratorio de Genómica y Marcadores Moleculares forma parte de las experiencias que muestran cómo la IA puede aportar nuevas herramientas al sector agropecuario.
