En resumen; La inteligencia artificial está pasando de la teoría al uso activo en la agricultura del Valle Central. Una cumbre reciente en Fresno State demostró aplicaciones prácticas al mismo tiempo que planteó preguntas importantes sobre la preparación de la fuerza laboral, la confianza, la propiedad de los datos y el control.
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La inteligencia artificial a menudo se discute como algo que está a la vuelta de la esquina, una tecnología que las empresas deberían empezar a usar algún día.
En la agricultura del Valle Central, ese “algún día” ya llegó.
Recientemente cubrí la Cumbre Global de Innovación en AgTech e IA de Fresno State para El Madera Tribune. Las presentaciones fueron mucho más allá de las predicciones generales sobre inteligencia artificial y examinaron sistemas que ya se están probando o implementando en operaciones agrícolas.
Los ejemplos fueron prácticos y medibles:
- Clasificación óptica asistida por IA que ha aumentado significativamente la velocidad de procesamiento de pistachos
- Sistemas de visión por computadora que identifican malezas individuales y aplican herbicida solo donde es necesario
- Sensores ingeribles que monitorean la salud, el movimiento, la temperatura y el consumo de agua del ganado lechero
- Imágenes hiperespectrales que pueden detectar enfermedades en las plantas y estrés hídrico antes de que los síntomas sean visibles
- Recursos locales de supercomputación destinados a ayudar a las empresas agrícolas a procesar datos sin enviar información operativa confidencial a sistemas en la nube distantes
Pero la cumbre también planteó interrogantes que van más allá de la tecnología en sí.
¿Pueden los agricultores entender y confiar en las recomendaciones que producen sistemas cada vez más complejos? ¿Quién controla los datos operativos utilizados para entrenarlos? ¿Funcionarán estas tecnologías como herramientas aisladas o se convertirán eventualmente en sistemas conectados que influyan en las decisiones de toda una operación agrícola?
Esas preguntas son importantes porque la adopción depende de más que solo si una tecnología funciona. También depende de si las personas que se espera que la usen la entienden, confían en ella y ven pruebas convincentes de que puede mejorar su trabajo.
Eso puede ser especialmente cierto en la agricultura, donde las nuevas prácticas a menudo se propagan a través de la observación directa y las recomendaciones de agricultor a agricultor, en lugar de depender únicamente de la comercialización tecnológica.
Mi artículo examina las tecnologías presentadas en la cumbre de Fresno State, los resultados que se están informando y las preguntas que la agricultura del Valle Central tendrá que enfrentar a medida que la IA se convierta en parte de las operaciones diarias.