Un estudio ha demostrado cómo el aprendizaje por refuerzo, una técnica de inteligencia artificial (IA), puede ayudar a los agricultores a decidir cuándo y cuánto fertilizar sus cultivos de manera rentable y sostenible. La IA aprende de la experiencia, probando y ajustando las estrategias de fertilización a medida que descubre cuáles son las más eficientes.
Según explica el investigador senior de IA, la fertilización excesiva conlleva riesgos ambientales, porque el nitrógeno no absorbido por las plantas puede terminar en el entorno. Aunque existen métodos para determinar la cantidad de fertilizante exacta que necesita un cultivo, estos pueden ser costosos y lentos, por lo que muchos agricultores recurren a la experiencia propia o simplemente aplican la dosis máxima permitida.
Un modelo para el trigo de invierno
Para abordar esta problemática, el equipo utilizó un modelo de cultivo existente para el trigo de invierno, desarrollado por científicos de la misma universidad, que tiene en cuenta variables como datos meteorológicos y propiedades del suelo. En un entorno simulado, se probaron un gran número de estrategias de fertilización aplicando el aprendizaje por refuerzo. El algoritmo fue ajustando y perfeccionando la estrategia de fertilización más óptima para distintas condiciones, con el objetivo de minimizar la necesidad de costosas mediciones de campo.
Pruebas de campo y pesticidas en manzanos
Hasta ahora, las pruebas se han realizado con simulaciones por ordenador, pero el siguiente paso será llevar el sistema de IA al campo para validar la estrategia en condiciones reales, donde pueden surgir factores no contemplados inicialmente en la simulación. Paralelamente, el equipo ha desarrollado otro sistema de IA basado en principios similares, pero enfocado en optimizar el uso de pesticidas. Este sistema se está probando en un huerto de manzanas, donde el manejo de enfermedades y la aplicación de fitosanitarios requieren máxima atención.
El estudio ha sido elaborado por la Universidad de Wageningen y presentado en la conferencia de la AAAI.
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