Cómo el machine learning ayuda a la producción agrícola

Las múltiples aplicaciones de esta tecnología de inteligencia artificial pasan también por su uso en el sector primario.

granja

La inteligencia artificial está transformando la sociedad a múltiples niveles, tocando de una forma u otra a prácticamente todos los niveles de población y sectores de actividad. Aunque pudiera parecer que la IA, aún a través de sus múltiples ramas, es exclusiva de empresas con vínculos tecnológicos, se trata de una tecnología transversal, que se puede aplicar a prácticamente cualquier rama de trabajo. Incluso dentro del sector primario. 

Un buen ejemplo es el de la empresa TensorFlow, propietaria de una librería de software open source para el cálculo numérico, que emplea gráficos de flujo de datos. Esta compañía, desarrollada inicialmente dentro de Google Brain, se dedica a realizar investigaciones de aprendizaje automático, una de las distintas vertientes de la inteligencia artificial. 

Simplificando, el machine learning es un tipo de programa informático que aprende del entorno en el que funciona y de los datos que maneja para adelantar la solución a un problema. De ahí que se pueda emplear en cualquier empresa. Conociendo bien la información que se maneja, se pueden simplificar o automatizar tareas, e incluso se puede llegar a predecir las situaciones y dificultades con las que se va a encontrar el negocio. 

Entre las múltiples aplicaciones que desde TensorFlow encuentran a su negocio, Rajat Monga destaca en STACK, el podcast de HPE, una: el empleo de machine learning para la producción agrícola. Más en concreto, para una plantación de pepinos

Un ingeniero japonés, Makoto Saike, ha utilizado la tecnología open source de TensorFlow para entregar a un algoritmo, de tal modo que fue capaz de reconocer entre los distintos tipos de este vegetal que se fabricaban en al granja de sus padres. Esto le permitió, a su vez, clasificarlos en estas variedades. Algo que podría parecer tan irrelevante le llevó a reducir de forma importante el tiempo de trabajo que se dedicaba a esta tarea en la plantación. En consecuencia, al necesitar dedicarle menos atención y recursos a esta parte del proceso, se pudieron centrar los esfuerzos en mejorar la producción. 

La inteligencia artificial ha llegado para quedarse, y solo es cuestión de tiempo que todos los negocios consigan hacer un uso eficiente de la tecnología. 

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