Aprendizaje automático en la estimación de parámetros agronómicos
El aprendizaje automático está transformando profundamente la investigación agronómica, al proporcionar herramientas avanzadas para analizar y utilizar grandes volúmenes de datos agrícolas de manera eficiente y precisa. En un contexto donde la precisión y la eficiencia son críticas para maximizar los rendimientos agrícolas y minimizar los impactos ambientales, el machine learning emerge como una tecnología fundamental.
Una de las principales aplicaciones del machine learning en la agronomía se centra en la estimación y predicción de parámetros agronómicos clave. Utilizando algoritmos sofisticados, las computadoras pueden aprender patrones a partir de datos históricos y en tiempo real recopilados por sensores remotos, drones, estaciones meteorológicas y otros dispositivos de monitoreo. Esto permite a los investigadores predecir con precisión variables como la humedad del suelo, la disponibilidad de nutrientes, el rendimiento esperado de los cultivos y las condiciones óptimas de siembra y cosecha.
Además de mejorar la precisión en las predicciones, el machine learning facilita la personalización de las prácticas agrícolas. Mediante la adaptación de recomendaciones específicas a las condiciones únicas de cada campo, los sistemas basados en aprendizaje automático pueden optimizar el uso de insumos como agua y fertilizantes, minimizando el desperdicio y reduciendo los costos operativos. Esta capacidad de ajuste fino no solo mejora la eficiencia económica, sino que también contribuye a la sostenibilidad ambiental al reducir la huella de carbono y la contaminación asociada con prácticas agrícolas menos precisas. Además, el uso del machine learning abre nuevas oportunidades para la investigación y la innovación en la agricultura.
En este contexto, el Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Relación Agua, Suelo, Planta, Atmósfera (CENID RASPA), está trabajando a través de tecnología VANT y machine learning en la estimación de nitrógeno en planta, con la finalidad de desarrollar modelos de predicción robustos, y así optimizar la producción agrícola, mejorar la eficiencia de los recursos, reducir el impacto ambiental y garantizar la sostenibilidad de la agricultura. En este tenor se logró comparar los algoritmos de Random Forest y Redes Neuronales Artificiales en maíz forrajero, logrando identificar que este último modelo permite estimar el nitrógeno con hasta un 81% de precisión, utilizando como covariables de entrada índices espectrales de drone.
Actualmente, se sigue trabajando con un enfoque cuantitativo, sin embargo, se espera migrar los modelos desarrollados a plataformas que le permitan al usuario optimizar sus recursos y reducir los impactos ambientales.
Fuente: INIFAP
