Machine Learning en agricultura y ganadería
Recientemente hemos discutido el concepto emergente de agricultura inteligente que hace que la agricultura sea más eficiente y efectiva con la ayuda de alta precisión algoritmos.
El mecanismo que lo impulsa es Machine Learning en agricultura y ganadería. El campo científico que otorga a las máquinas la capacidad de aprender sin estar estrictamente programadas.
Ha surgido junto con las tecnologías de big data y la computación de alto rendimiento para crear nuevas oportunidades para desentrañar, cuantificar y comprender los procesos de uso intensivo de datos en los entornos operacionales agrícolas.
Machine Learning en agricultura y ganadería está en todas partes durante todo el ciclo de cultivo y cosecha. Comienza con una semilla que se planta en el suelo, desde la preparación del suelo, la cría de semillas y la medición de la alimentación del agua. Y termina cuando los robots recogen la cosecha y determinan la madurez con la ayuda de la visión por computadora.
Vamos a descubrir cómo puede la agricultura aprovechar Machine Learning en cada etapa:
Gestión de especies
Cría de especies
Nuestro favorito, esta aplicación es tan lógica y, sin embargo, tan inesperada, porque en su mayoría leen sobre la predicción de la cosecha o las condiciones ambientales.
La selección de especies es un proceso tedioso de búsqueda de genes específicos que determinan la efectividad del uso del agua y los nutrientes. La adaptación al cambio climático, la resistencia a las enfermedades, el contenido de nutrientes o un mejor sabor.
Machine Learning, en particular, los algoritmos de Deep Machine Learning o aprendizaje profundo, llevan décadas de datos de campo para analizar el rendimiento de los cultivos en diversos climas y las nuevas características desarrolladas en el proceso.
Sobre la base de estos datos, pueden construir un modelo de probabilidad que prediga qué genes contribuirán más probablemente a un rasgo beneficioso para una planta.
Reconocimiento de especies
Si bien el enfoque humano tradicional para la clasificación de plantas sería para comparar el color y la forma de las hojas. Machine Learning en agricultura y ganadería puede proporcionar resultados más precisos y rápidos al analizar la morfología de la vena de la hoja que contiene más información sobre las propiedades de la hoja.
Gestión de las condiciones de campo
Gestión del suelo
Para los especialistas involucrados en la agricultura, el suelo es un recurso natural heterogéneo, con procesos complejos y mecanismos vagos. Solo su temperatura puede dar una idea de los efectos del cambio climático en el rendimiento regional.
Los algoritmos de Machine Learning estudian los procesos de evaporación, humedad y temperatura del suelo. Para comprender la dinámica de los ecosistemas y el impacto en la agricultura.
Gestión del agua
La gestión del agua en la agricultura impacta el equilibrio hidrológico, climatológico y agronómico. Hasta ahora, las aplicaciones basadas en Machine Learning en agricultura y ganadería más desarrolladas están conectadas con la estimación de la evapotranspiración diaria, semanal o mensual.
Permite un uso más eficaz de los sistemas de riego y la predicción de la temperatura diaria del punto de rocío. Lo que ayuda a identificar los fenómenos meteorológicos esperados y a estimar la evapotranspiración y la evaporación .
Gestión de cultivos
Predicción del rendimiento
La predicción del rendimiento es uno de los temas más importantes y populares en la agricultura de precisión. Ya que define el mapeo y la estimación del rendimiento, la correspondencia entre la oferta de cultivos y la demanda y la gestión de cultivos.
Los enfoques de vanguardia han ido mucho más allá de la simple predicción basada en datos históricos. Pero incorporan tecnologías de visión artificial para proporcionar datos sobre la marcha y un análisis multidimensional integral de cultivos, clima y condiciones económicas para aprovechar al máximo el rendimiento de agricultores y población.
Calidad del cultivo
La detección y clasificación precisas de las características de calidad del cultivo pueden aumentar el precio del producto y reducir los desechos. En comparación con los expertos humanos.
Las máquinas pueden utilizar datos e interconexiones aparentemente sin sentido para revelar nuevas cualidades que juegan un papel en la calidad general de los cultivos y para detectarlos.
Detección de enfermedades
Tanto en condiciones al aire libre como en invernaderos, la práctica más ampliamente utilizada en el control de plagas y enfermedades es rociar uniformemente pesticidas sobre el área de cultivo.
Para ser efectivo, este enfoque requiere cantidades significativas de pesticidas, lo que resulta en un alto costo financiero e importante para el medio ambiente. Machine Learning en agricultura y ganadería se usa como parte de la gestión general de la agricultura de precisión. Donde el aporte de agroquímicos se enfoca en términos de tiempo, lugar y plantas afectadas.
Detección de malezas
Aparte de las enfermedades, las malezas son las amenazas más importantes para la producción de cultivos. El mayor problema en la lucha contra las malezas es que son difíciles de detectar y discriminar de los cultivos.
La visión artificial y los algoritmos Machine Learning pueden mejorar la detección y discriminación de malezas a bajo costo y sin problemas ambientales ni efectos secundarios. En el futuro, estas tecnologías impulsarán robots que destruirán las malezas, minimizando la necesidad de herbicidas.
Gestión ganadera
Producción ganadera
De manera similar a la gestión de cultivos, Machine Learning en agricultura y ganadería proporciona una predicción y estimación precisas de los parámetros de la agricultura para optimizar la eficiencia económica de los sistemas de producción ganadera, como la producción de ganado y huevos.
Por ejemplo, los sistemas de predicción de peso pueden estimar los pesos futuros 150 días antes del día del sacrificio. Lo que permite a los agricultores modificar las dietas y las condiciones respectivamente.
Bienestar animal
En el entorno actual, el ganado se trata cada vez más no solo como contenedores de alimentos. Sino también como animales que pueden sentirse infelices y agotados de su vida en una granja.
Los clasificadores de comportamiento de los animales pueden conectar sus señales de masticación. La necesidad de cambios en la dieta y por sus patrones de movimiento, como pararse, moverse, alimentarse y beber. Pueden determinar la cantidad de estrés al que está expuesto el animal y predecir su susceptibilidad a las enfermedades, el peso ganancia y producción.
Farmer’s Little Helper
Esta es una aplicación extra: imagina a un granjero sentado hasta altas horas de la noche y tratando de descubrir los próximos pasos en la gestión de sus cultivos.
¿Podría vender más ahora a un productor local o dirigirse a una feria regional? Necesita que alguien le explique las distintas opciones para tomar una decisión final. Para ayudarlo, las empresas ahora están trabajando en el desarrollo de chatbots especializados que podrían conversar con los agricultores y proporcionarles datos y análisis valiosos.
Se espera que los chatbots de los agricultores sean incluso más inteligentes que Alexa, orientados al consumidor y ayudantes similares. Ya que no solo podrían dar cifras, sino analizarlas y consultar a los agricultores sobre asuntos difíciles.
Modelos detrás
Aunque siempre es fascinante leer sobre el futuro, la parte más importante es la tecnología que allana el camino para ello. Machine Learning agrícola, por ejemplo, no es un truco o magia misteriosa. Sino un conjunto de modelos bien definidos que recopilan datos específicos y aplican algoritmos específicos para lograr los resultados esperados.
Hasta ahora, la distribución del Machine Learning es desigual en toda la agricultura. En su mayoría, las técnicas de Machine Learning en agricultura y ganadería se utilizan en los procesos de manejo de cultivos, seguidas del manejo de las condiciones de cultivo y del manejo del ganado.
La revisión de la literatura muestra que los modelos más populares en la agricultura son las redes neuronales artificiales y profundas (ANN y DL) y Support Vector Machines (SVM).
Las redes neuronales se inspiran en la funcionalidad del cerebro humano y representan un modelo simplificado de la estructura de la red neuronal biológica que emula funciones complejas como la generación de patrones, la cognición, el aprendizaje y la toma de decisiones.
Dichos modelos se utilizan normalmente para tareas de regresión y clasificación que demuestran su utilidad en el manejo de cultivos y la detección de malezas, enfermedades o características específicas. El reciente desarrollo de redes neuronales en el aprendizaje profundo ha ampliado el alcance de la aplicación de redes neuronales en todos los dominios, incluida la agricultura.
Los SVM son clasificadores binarios que construyen un hiperplano de separación lineal para clasificar instancias de datos. Los SVM se utilizan para la clasificación, regresión y agrupamiento. En la agricultura, se utilizan para predecir el rendimiento y la calidad de los cultivos, así como la producción ganadera.
Las tareas más complejas, como la medición del bienestar animal, requieren diferentes enfoques. Como los sistemas de clasificación múltiple en el aprendizaje conjunto o los modelos bayesianos: gráficos probabilísticos modelos en los que se realiza el análisis en el contexto de la inferencia bayesiana.
Aunque aún en el comienzo de su viaje, las granjas impulsadas por el Machine Learning en agricultura y ganadería ya están evolucionando hacia sistemas de inteligencia artificial. En la actualidad, las soluciones de Machine Learning abordan problemas individuales.
Pero con una mayor integración del registro automatizado de datos, el análisis de datos, Machine Learning y la toma de decisiones en un sistema interconectado. Las prácticas agrícolas cambiarían a la llamada agricultura basada en el conocimiento que poder aumentar los niveles de producción y la calidad de los productos.
