26-02-24 |

Los cultivos agrícolas apoyados en la inteligencia artificial cuántica 

Su aplicación en el agro está orientada hacia los algoritmos que pueden asistir a los productores en cuanto a variables climáticas. Por ejemplo: puede avisar con horas de anticipación sobre eventos climáticos como granizadas o tormentas.

La inteligencia artificial en el agro es una realidad que tiene mucho peso en la producción agrícola actual. Se trata en principio de implementar la tecnología de punta para incrementar la productividad y sustentabilidad del campo.

Los adelantos tecnológicos digitales y las investigaciones agropecuarias son la base del logro de campañas competitivas en los diversos mercados. Para poder mantener la actividad agrícola debe tenerse un modelo de agricultura moderna.

En el siguiente texto hablaremos de términos que forman parte importante del nuevo escenario agrícola. Esperamos que sea un material que te permita actualizarte en aspectos tan importantes para cultivar de forma rentable y sin pérdidas.

Uno de los aspectos más importantes del uso de estos equipos y tecnologías está en la recaudación, procesamiento y uso de información. De esta forma el productor cuenta con datos precisos para tomar decisiones oportunamente.

Un equipo formado por investigadores del CSIC y el grupo empresarial GMV está desarrollando una prueba piloto que usará la inteligencia artificial cuántica para predecir el rendimiento de los cultivos agrícolas. La prueba, incluida en el proyecto público-privado AgrarIA, procesará imágenes de satélite para formar un predictor sobre el rendimiento de los cultivos basado en aprendizaje automático cuántico (o QML, Quantum Machine Learning, en inglés).

También podes leer: El avance de la Inteligencia artificial en el campo

Cultivos agrícolas

Para llevar a cabo esta prueba de concepto, se usará un conjunto de datos de imágenes satelitales públicas pre-procesado, se desarrollará un predictor basado en aprendizaje automático cuántico, y se realizará la evaluación e interpretación de resultados. Asimismo, también se ampliará modelo de predicción incorporando otros datos: clima, imagen multi-espectral, datos de riesgo, etc.

“En este proceso realizaremos comparaciones entre las predicciones obtenidas por los modelos cuánticos con los modelos de computación tradicionales. Esto nos permitirá explorar nuevos métodos para incorporar información de imágenes en algoritmos cuánticos, así como nuevos paradigmas de aprendizaje automático cuántico y de inspiración cuántica, a la vez que impulsamos el avance de la inteligencia artificial en agricultura”, explican Ángela Ribeiro y Juan José García Ripoll, investigadores del CSIC.

En la agricultura, se busca el constante desarrollo de herramientas que ayuden a gestionar los cultivos y que puedan llegar a realizar predicciones de las condiciones meteorológicas que influirán sobre los cultivos, para implementar sistemas mucho más eficaces y adaptados.

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¿En qué consiste el proyecto AgrarIA?

AgrarIA es un proyecto liderado por el grupo empresarial GMV y financiado a través del Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, correspondiente a los fondos del Plan de Recuperación, Resiliencia y Transformación.

Se trata de un proyecto que busca investigar la aplicabilidad y viabilidad de la inteligencia artificial, junto con otras tecnologías relacionadas con la Industria 4.0, en soluciones reales para definir nuevos métodos de producción agraria que redunden en que en el futuro el sector agroalimentario español sea más tecnológico, innovador, sostenible y comprometido con la eficiencia energética y la disminución de la huella de carbono.

El consorcio está formado por 24 entidades entre grandes empresas, pymes y centros de investigación con el interés común de fortalecer la productividad del sector agroalimentario español a través de actividades de I+D. Las ingenieras y tecnológicas (1A Ingenieros, Agerpix, Codesian Software Tech, Celtiberian Solutions, Dronetools, Emergya Grupo, GMV, HelixNorth, Hispatec, I-Solagua, LB-Bagging, Secmotic y TEPRO); las productoras y transformadoras (Familia Torres y Florette Ibérica); las biotecnológicas (Sylentis y Kimitec) y las distribuidoras (Casa Ametller del Grupo Ametller Origen, Kivnon Logística y Primafrio) que cuentan con el apoyo de dos organismos de investigación (CSIC y ITCL) y de dos universidades públicas (Universidad de Salamanca y el Departamento de Geografía Física y Análisis Geográfico Regional de la Universidad de Sevilla).

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