En asociación con la FAO, el gigante tecnológico desarrolló herramientas digitales basadas en inteligencia artificial para optimizar el monitoreo de cultivos. A través de su equipo especializado AnthroKrishi, Google ayuda al sector agrícola a enfrentar los desafíos ambientales que ponen en jaque los cultivos y arriesgan la seguridad alimentaria.
FAO y Google apelan a la tecnología para organizar medidas que aseguren la resiliencia agrícola
Los drásticos cambios en los ecosistemas, suscitados por la crisis del calentamiento global, obligaron a líderes gubernamentales y organismos internacionales a tomar medidas orientadas a proteger la producción y la economía agrícolas, que dependen estrictamente del equilibrio ecológico para garantizar un suministro de alimentos estable.
En esta línea, los métodos tradicionales de tratamiento y conservación de los suelos quedaron desfasados ante el surgimiento de nuevas demandas que exigen a los trabajadores agrícolas contar con una caja de herramientas actualizada para saber cómo intervenir en sus cultivos a partir de criterios ajustados a su contexto particular.
De esta manera, las soluciones deben estar cada vez más adaptadas a las necesidades específicas de cada cultivo sujeto a variables particulares que determinan su rendimiento y su vulnerabilidad a factores externos, como la temperatura y las enfermedades. En este escenario, los avances tecnológicos facilitaron el diseño de técnicas para la recogida de datos que permitan pensar acciones adaptadas a cada entorno.
Al respecto, la FAO lanzó el programa #geoAI4stats para impulsar iniciativas que combinen la digitalización de datos técnicos para ofrecer una plataforma de información precisa que respalde la toma de decisiones, con implementación de la inteligencia artificial. En este marco, el organismo confirmó su colaboración con Google.
La multinacional, líder en desarrollo tecnológico, enfocó sus esfuerzos en países con mayores carencias, ubicados en regiones de India y África, para acelerar la incorporación de dispositivos avanzados en el monitoreo de cultivos. En concreto, la compañía financió los proyectos ALU y MED, diseñados para cartografiar el territorio, detectar alertas tempranas y realizar diagnósticos de estrés en los cultivos.
El proyecto de Google en India que se expandió a todo el mundo
El plan de Google encontró su origen en los paisajes indios, donde el equipo AnthroKrishi encabezó la construcción de los modelos de IA Agricultural Landscape Understanding (ALU) y Agricultural Monitoring and Event Detection (MED), preparados para procesar datos satelitales. El primero se especializa en la definición de las características físicas del terreno, mientras que el segundo se encarga de monitorear la actividad biológica que hay en su interior.
De esta manera, ambos recursos trabajan en complemento, partiendo del registro de imágenes satelitales y el monitoreo en tiempo real del estado de los cultivos para ofrecer una radiografía actualizada de sus condiciones, déficits y riesgos. La plataforma fue probada por CarbonFarm para diseñar prácticas agrícolas que reduzcan el impacto ambiental del cultivo de arroz.
«Mediante ALU y MED, ahora podemos medir la adopción de prácticas sostenibles, los resultados en materia de agua y la reducción de emisiones de metano», explicó Aparna Raturi, directora de operaciones de CarbonFarm.
Asimismo, la idea de Google sirvió de base para la plataforma inteligente de Terrastack, que permite integrar registros de propiedad, datos de satélite e historial de cultivos para que los bancos puedan evaluar la aprobación de créditos a pequeños agricultores en situación de urgencia. Actualmente, ALU y MED están integrados en las funciones de Google Earth para uso público.
La iniciativa de la NSF en EE. UU.
La Fundación Nacional de la Ciencia (NSF) también dio a conocer sus avances en el diseño de un sistema de «agricultura de precisión», que también integra sensores y satélites para reforzar la vigilancia de los cultivos estadounidenses. La organización también manifestó estar interesada en aprovechar los beneficios de la IA y la robótica para la intervención en tareas complejas de cosecha, planificación del riego y detección de plagas.
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