La inteligencia artificial (IA) está revolucionando diversos sectores, incluyendo la agricultura. Una técnica de IA conocida como “redes neuronales” se ha utilizado para identificar zonas aptas para la agricultura. Esta técnica se entrenó con imágenes satelitales de Santander, Colombia, y logró predecir con eficacia que zonas como Barichara y El Socorro y sus alrededores tienen potencial para practicar la ganadería y la pesca.

Desarrollo de la Técnica

Sebastián Álvarez Montoya, magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad Nacional, desarrolló este sistema de IA. El sistema aprovecha imágenes satelitales de alta resolución proporcionadas por la misión de observación terrestre Sentinel-2, bajo la dirección de la Agencia Espacial Europea (ESA). Una parte crucial de su investigación se enfocó en la integración de estas imágenes con el mapa de planificación rural agropecuaria del Sistema de Información para la Planificación Rural Agropecuaria (Sipra), para luego emplear el aprendizaje de máquina, o machine learning, que le permite al sistema aprender de manera autónoma a partir de los datos.

Aplicación de la Técnica

El sistema de IA identificó patrones en las imágenes que le permitieron determinar con gran precisión si la zona era apta o no para la agricultura. El área de prueba del modelo fue específicamente hacia el sureste de Barrancabermeja, en Santander, en donde el modelo predijo que Barichara, El Socorro y sus alrededores son zonas aptas para realizar actividades agrícolas. Además, identificó áreas que no se pueden intervenir, como el Parque Nacional Natural Serranía de los Yariguíes.

Beneficios de la Técnica

Esta técnica de IA puede ser una herramienta valiosa para mejorar la identificación de zonas agrícolas. El proceso de identificación de zonas potenciales para cultivar ha sido lento y costoso con métodos convencionales. Sin embargo, con la aplicación de la IA, este proceso puede ser más rápido y eficiente.

En resumen, la técnica de IA conocida como “redes neuronales” ha demostrado ser efectiva para identificar zonas aptas para la agricultura. Esta técnica puede ser una herramienta valiosa para los agricultores y las autoridades agrícolas, permitiéndoles identificar las zonas más adecuadas para la agricultura de manera más eficiente.

Tomado de: agronegocios.co

Editado por: Croper