Visión artificial en un ecosistema IoT aplicado a la agricultura de precisión

IoT en la agricultura de precisión

Con el auge del Internet de las Cosas se está viviendo una evolución en todos sectores gracias a la extracción y análisis de una gran cantidad de datos de interés generando un mayor rendimiento y eficiencia que permite a las empresas continuar siendo competitivas.

La industria agroalimentaria es uno de los principales sectores del país y por ello, un espacio donde más se están enfocando los esfuerzos por llevar la tecnología IoT y todas las ventajas que ello conlleva.

Tradicionalmente, la agricultura de precisión se ha basado en la experiencia, sin embargo, en las últimas décadas se ha producido un desarrollo de la tecnología que ha permitido utilizar técnicas que ayuden a incrementar el conocimiento sobre lo que le ocurre al cultivo. Hasta ahora esta tecnología era muy costosa ya que se utilizaban plataformas como satélites o drones que, aunque permiten cubrir una gran extensión de terreno, son muy costosas y no son capaces de proporcionar información en tiempo real, por lo que solo eran utilizadas por grandes corporaciones y de manera poco frecuente.

Gracias al IoT es posible colocar un gran número de nodos distribuidos por todo el campo. Dichos nodos llevan incorporados una gran cantidad de sensores que permiten la medida de parámetros ambientales, del suelo y de la propia planta. Existen dos grandes ventajas de utilizar esta estrategia. Por un lado, es posible obtener datos en tiempo real del cultivo, algo fundamental en el caso de que se produzca algún contratiempo ya que permite reaccionar rápidamente y por el otro, el coste es mucho menor. El uso del IoT ha permitido evolucionar la agricultura de precisión a la agricultura inteligente. Con la presentación de SmartEye, se busca democratizar la agricultura inteligente y llevarla a todos los agricultores, facilitándoles la vida y mejorando su producción. Esta plataforma consta de numerosos sensores y una interfaz web accesible que permite saber en tiempo real qué está ocurriendo en el cultivo, generar históricos o personalizar KPIs y alarmas. Todo esto permite que el agricultor tome las mejores decisiones para mantener el estado óptimo además de poder actuar rápidamente en caso de que surja algún problema.

SmartEye

Visión artificial y viticultura

Dentro de la agricultura, uno de los cultivos más importantes y donde es vital asegurar la máxima calidad del producto es la viticultura. La aplicación del IoT ha permitido monitorizar en tiempo real el estado de los viñedos. Sin embargo, hasta ahora no se monitorizaba de manera constante directamente la uva, algo vital para asegurar la cosecha en el momento óptimo y comprobar que crecen y maduran a un ritmo adecuado, así como que no les ocurre ningún problema tal y como una enfermedad.

El uso de la visión artificial utilizando técnicas avanzadas de Deep Learning ha hecho que sea posible esa ansiada monitorización de la uva en tiempo real integrándola en un ecosistema IoT. Las ventajas de utilizar la visión artificial frente a otros métodos son numerosas:

  • Gran fiabilidad y objetividad si las comparamos con el método de observación por un ser humano.
  • Es un método no destructivo.
  • Monitorización en tiempo real de la fruta, a diferencia de otros métodos utilizados para medir la calidad.
  • Control desde el nacimiento hasta la cosecha.
  • Menor coste que otros métodos.

Además de examinar el crecimiento de la uva, la visión por computador puede ser utilizada para detectar enfermedades o defectos en la fruta permitiendo, gracias a estar integrada en un ecosistema IoT, que el agricultor tome decisiones de forma rápida ante la aparición de dichos problemas evitando que la enfermedad se extienda a todo el cultivo.

Conclusión

En conclusión, la visión artificial y el IoT permite tener un mayor control sobre los cultivos, siendo capaces de monitorizar una gran cantidad de parámetros en tiempo real que hasta ahora era inconcebible, permitiendo al agricultor conocer el estado en todo momento, estar alerta frente a situaciones inusuales o problemas repentinos para así aplicar una rápida solución minimizando los efectos, así como tomar mejores decisiones respecto al cuidado del cultivo. Todo ello pensado en maximizar el rendimiento, pero a la vez otorgando una mayor calidad de vida al agricultor que no necesita ir in situ al cultivo para saber cómo se encuentra.

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