La inteligencia artificial aplicada a imágenes obtenidas por drones ayuda a mejorar la productividad agrícola
Roseli Andrión | FAPESP Investigación para la innovación : el uso de imágenes de drones en la agricultura es común en propiedades de diferentes tamaños. El equipo puede resultar útil, entre otras cosas, para ayudar a identificar anomalías en las plantaciones. Esto es posible cuando se analizan datos como el color del follaje, el estado del agua y otros factores para determinar qué áreas del cultivo pueden haber sido afectadas por diferentes microorganismos.
Agtech Cromai, que cuenta con el apoyo del programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE) de la FAPESP, hace exactamente eso: utiliza inteligencia artificial para brindar a agrónomos y productores un flujo de información para la toma de decisiones estratégicas y una gestión más eficiente de la producción. Los datos obtenidos nos permiten reducir el uso de pesticidas agrícolas, obtener más productividad y reforzar la sostenibilidad.
La información que utilizan los investigadores de la empresa se obtiene a través de imágenes aéreas, tomadas principalmente con drones. “Hoy en día, los productores ya están muy acostumbrados a utilizar drones para tomar imágenes de la finca”, afirma el ingeniero mecatrónico Guilherme Barros Castro , fundador y director general de Cromai. “Estas imágenes pueden presentar diferentes tipos de información. Antiguamente se utilizaban más para topografía. Ahora nos propusimos utilizarlos para hacer detecciones y hacer más eficiente la gestión”, afirma.
El nombre de la empresa, de hecho, es resultado de una combinación del término chroma, que proviene del griego khrõma y está relacionado con los colores, con la abreviatura de inteligencia artificial en inglés (AI). “Se eligió porque nuestra solución combina imágenes e inteligencia artificial aplicada a ellas. Por eso, los colores son muy relevantes para las detecciones que hacemos”, destaca Castro.
La primera solución de Cromai nació para identificar malezas en cultivos de caña de azúcar. “Con algoritmos de inteligencia artificial podemos detectar infestaciones, clasificar malas hierbas y producir archivos de pulverización localizados”, explica Castro. “Estas limas son compatibles con la mayoría de tractores y drones fumigadores: basta con insertarlas en el equipo para aplicarlas en los lugares correctos según la georeferencia”.
Además, a medida que se clasifica la maleza, es posible elegir el producto más adecuado para combatir las especies identificadas y también optar por soluciones menos agresivas para el medio ambiente. “Antes era común aplicar químicos en toda el área, ya que los productores intentaban proteger toda la plantación de posibles infestaciones. En este método, como el producto utilizado era genérico, siempre sobraba algún microorganismo, ya que no tenía la mejor dosis ni era específico para la maleza existente”.
Por el contrario, con datos precisos se aplica el producto químico correcto y sólo cuando es necesario. Según Castro, en promedio hay una reducción del 65% en el uso de herbicidas en el campo. “Es una reducción significativa que trae un retorno financiero considerable e inmediato, además de hacer la operación mucho más eficiente y la producción mucho más sostenible”.
La empresa afirma que, en cuanto el productor empiece a utilizar el software, ahorrará en el uso de herbicidas. “Tenemos un cálculo de que proporcionamos, en promedio, 100 reales por hectárea de retorno financiero, independientemente del tamaño del área”, dice Castro, destacando que la solución puede ser adoptada por productores de cualquier tamaño. “Al ser software, logramos viabilizar la inversión para propietarios de áreas de distintos tamaños”.
La gran diferencia, según el ejecutivo, es que los grandes productores cuentan con sus propios equipos, mientras que los más pequeños suelen recurrir a cooperativas para realizar las gestiones. “Hoy en día, invertir en un dron ya es bastante viable para agricultores de todos los tamaños. Con el ahorro que aporta la solución, el retorno llega en menos de un mes”, afirma.
Castro señala un beneficio adicional: el uso de menos químicos en los cultivos reduce la carga química de los alimentos. “En el futuro tendremos partes de la plantación que no han tenido contacto con ningún químico. Será un producto orgánico plantado a gran escala”, estima.
Con la agricultura basada en datos, Cromai puede saber qué partes de un gran cultivo tienen esta característica. Actualmente, la producción orgánica está generalmente limitada a los pequeños agricultores.
Agronomía en la sangre
Hijo, nieto y bisnieto de agrónomos, Castro es ingeniero en mecatrónica, doctorado en el campo de la inteligencia artificial, con estudios en Brasil y Japón: “Ya vi la importancia del agronegocio para Brasil y la importancia del agronegocio brasileño para el mundo.»
Cromai opera actualmente en diez estados y tiene una cartera de cinco soluciones. “Gran parte de este movimiento fue posible gracias a la FAPESP, que nos permitió invertir en proyectos que podrían haber durado cinco o diez años si no tuviéramos esos recursos”, evalúa. “Estos incentivos son fundamentales para desarrollar tecnologías que tienen un impacto muy positivo, pero que no se investigarían ahora si no estuviera disponible este tipo de inversión”.
El ejecutivo explica que el objetivo de la empresa es ofrecer toda la información relevante para una gestión lo más eficiente posible. Además de la solución que identifica las malas hierbas, Cromai desarrolló una tecnología orientada a la pureza de las plantas y pronto lanzará una relacionada con las malas plantaciones, todas ellas para cultivos de caña de azúcar.
Además, el equipo ya tiene opciones para el mercado de cereales. En el caso de la soja, por ejemplo, la empresa identifica las malas hierbas y desarrolla otras capas de información relevantes. “De esta manera el productor podrá realizar toda la gestión con el apoyo de los datos. Cambiemos este paradigma y hagamos que la agricultura sea más precisa utilizando información relevante. De esta manera, la toma de decisiones será mucho más estratégica y garantizará más eficiencia”.
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