La adopción de servicios que combinan inteligencia artificial con imágenes en la agricultura está cambiando la agricultura tal como la conocemos. Esto es especialmente cierto en el caso de la computación cognitiva en particular, como se destaca en investigación de Mindtree.
La computación cognitiva se convertirá en la tecnología más disruptiva en los servicios agrícolas, ya que puede comprender, aprender y responder a diferentes situaciones (basándose en el aprendizaje) para aumentar la eficiencia.
La tecnología de visión artificial, el IOT y los datos de los drones se pueden combinar para garantizar una acción rápida por parte de los agricultores. Las fuentes de datos de imágenes de drones pueden generar alertas en tiempo real para acelerar la agricultura de precisión.
Estas son las tres principales formas en las que la IA, junto con la computación cognitiva, está beneficiando a la tecnología agrícola.
- Detección de enfermedades
Un ejemplo de esta aplicación es capturar imágenes de hojas y, a continuación, preprocesar las imágenes para garantizar que estén segmentadas en áreas como el fondo, la parte no enferma y la parte enferma. Luego, las partes enfermas se recortan y se envían a laboratorios remotos para un diagnóstico más detallado. Esto es de gran ayuda para la identificación de plagas y el reconocimiento de la deficiencia de nutrientes. - Administración de campo
Mediante el uso de imágenes de alta definición de sistemas aerotransportados, se pueden realizar estimaciones en tiempo real durante los períodos de cultivo mediante la creación de un mapa de campo y la identificación de las áreas en las que los cultivos requieren agua, fertilizantes o pesticidas. Esto es de gran ayuda para la optimización de los recursos. Las cámaras de alta resolución de los drones recopilan imágenes de campo de precisión que pueden usarse para identificar áreas que requieren un análisis más detallado. En cuanto a las plantas infectadas, al escanear los cultivos con luz RGB e infrarroja cercana, es posible generar imágenes multiespectrales utilizando dispositivos teledirigidos. De este modo, es posible especificar qué plantas se han infectado, incluida su ubicación en un extenso campo, para aplicar remedios al instante. - Identificación de la preparación de los cultivos
Se capturan imágenes de diferentes cultivos bajo luz blanca/UV-A para determinar qué tan maduros están los frutos verdes. Los agricultores pueden establecer distintos niveles de preparación en función de la categoría de cultivo o fruta y añadirlas en pilas separadas antes de enviarlas al mercado.
