La agricultura moderna se encuentra en una encrucijada donde la eficiencia y la precisión ya no son opcionales, sino necesarias. En este contexto, la capacidad de “ver” y “entender” el entorno de forma automatizada está revolucionando la manera en que gestionamos los cultivos. En este post, exploraremos los fundamentos de la Visión por Computadora (Computer Vision) y cómo se está aplicando actualmente para optimizar la producción agrícola.
Identificación de hojas afectadas por plagas.
¿Qué es exactamente Computer Vision?
De manera concisa, IBM define este campo de la siguiente manera:
“La visión por computadora es un campo de inteligencia artificial (IA) que permite que las computadoras y los sistemas obtengan información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y tomen acciones o hagan recomendaciones basadas en esa información. Si la IA permite que las computadoras piensen, la visión por computadora les permite ver, observar y comprender.”
A diferencia del ojo humano, que cuenta con el contexto de toda una vida para distinguir objetos y distancias, las máquinas deben ser entrenadas mediante cámaras, datos y algoritmos complejos. Sin embargo, una vez capacitado, un sistema de visión por computadora puede procesar miles de imágenes por minuto, detectando anomalías imperceptibles para nosotros.
Por otro lado, Sushant Kumar Jha menciona en Medium:
“Los seres humanos usan sus ojos y su cerebro para ver y sentir visualmente el mundo que los rodea. La visión por computadora es la ciencia que tiene como objetivo brindar una capacidad similar, si no mejor, a una máquina o computadora. Se ocupa de la extracción, el análisis y la comprensión automática de información útil y significativa.”
Esta capacidad de otorgar “sentido visual” a las máquinas es lo que permite hoy en día automatizar procesos que antes dependían exclusivamente de la inspección manual y subjetiva.
Aplicaciones en el sector agrícola
Para entender el potencial de esta tecnología, debemos preguntarnos: ¿Qué proceso repetitivo que dependa de la vista puede ser automatizado? En el campo, esto se traduce en una disminución drástica del trabajo manual y un aumento en la precisión del monitoreo.
Caso de éxito: Conteo de frutos (Bitwise Agronomy)
Un ejemplo destacado es el trabajo de Bitwise Agronomy, una empresa que, en colaboración con la startup SpaceAG, utiliza Inteligencia Artificial para la identificación de objetos en cultivos de agroexportación.
Mediante modelos de Machine Learning entrenados en la nube, es posible realizar el conteo de frutos y el análisis de estados fenológicos de forma masiva.
Como se observa en las implementaciones de estas tecnologías, el sistema puede identificar flores en estados específicos de desarrollo, permitiendo a los agricultores predecir mejor sus cosechas y optimizar la logística.
Para profundizar más en su labor, puedes visitar:
Conclusiones
La Visión por Computadora no es solo una herramienta de visualización; es un puente entre el mundo biológico y el análisis de datos masivos (Big Data). En la agricultura, su implementación permite pasar de una gestión generalizada a una agricultura de precisión, donde cada planta puede ser monitoreada y atendida individualmente.
Aunque el reto de entrenar modelos precisos para entornos variables (como campos con luz solar cambiante o follaje denso) sigue presente, la integración de lenguajes como Python y JavaScript en plataformas como Google Earth Engine está democratizando el acceso a estas capacidades analíticas para investigadores y productores por igual.
Referencias y mayor información
- IBM - What is Computer Vision?
- Sushant Kumar Jha - Computer Vision In Agriculture
- How Artificial Intelligence is helping into photogrammetry?
Muchas gracias por leer. ¡Saludos!