Colombiano desarrolló IA que predice los lugares que son aptos para la agricultura

En una innovadora aplicación de la tecnología de inteligencia artificial (IA), Sebastián Álvarez Montoya, ingeniero de sistemas y computación de la Universidad Nacional de Colombia (Unal), creó un sistema capaz de identificar con alta precisión áreas aptas para la agricultura en el país.

Este avance se logró mediante el uso de imágenes satelitales de alta resolución suministradas por la Agencia Espacial Europea (ESA), que representa un notable progreso en la optimización de recursos en la planificación agropecuaria.

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La eficacia de este sistema se probó en su aplicación en Santander, departamento en el que, a través de la metodología de redes neuronales, se entrenó a la IA para reconocer áreas propicias para la ganadería y la pesca en regiones específicas como Barichara y El Socorro.

“El modelo mostró un ‘comportamiento correcto’, y esto representa alrededor del 85 % de rendimiento”, indicó Álvarez, que destacó la precisión del sistema, especialmente en la diferenciación entre zonas agrícolas y no agrícolas.

Uno de los aspectos más significativos del proyecto de Álvarez es su contribución a la eficiencia en la identificación de zonas agrícolas, un proceso que tradicionalmente puede ser tedioso y costoso.

“A partir de esa información el sistema identificó patrones en las imágenes que le permitieron determinar con gran precisión si la zona era apta o no para la agricultura”, explicó el ingeniero, que remarcó cómo la integración de datos climáticos y otros factores relevantes, sobre el mapa de planificación rural agropecuaria Sipra, han permitido optimizar de forma significativa este proceso.

Este proyecto no solo beneficia a las entidades gubernamentales en la actualización y agilidad en la identificación de terrenos aptos para cultivo, sino que también ofrece una herramienta valiosa para agricultores y campesinos que desean verificar la viabilidad de sus terrenos para distintos tipos de cultivo antes de realizar inversiones.

Álvarez adelantó que el siguiente paso en su investigación se centrará en la caracterización de zonas para cultivos específicos, abriendo así un abanico de posibilidades para la agricultura colombiana. Esta adaptación permitiría, por ejemplo, determinar con precisión si una zona específica es ideal para el cultivo de papa, aumentando la eficiencia y productividad en el sector.

A pesar de los resultados tangibles y el potencial de esta tecnología, el magíster subrayó la importancia de continuar perfeccionando el modelo. La identificación de áreas que no son adecuadas para la intervención agrícola, como el Parque Nacional Natural Serranía de los Yariguíes, valida la precisión del sistema, pero también refleja la necesidad de incrementar la complejidad de las tareas que este puede llevar a cabo.

Esta iniciativa, que fusiona la ingeniería de sistemas y la inteligencia artificial con la ciencia agrícola, representa un hito para la agricultura sostenible y eficiente en Colombia. Mediante el empleo de tecnologías avanzadas y el análisis detallado de las condiciones de la tierra, se abre la puerta a una nueva era de planificación agropecuaria, beneficiando a múltiples sectores y contribuyendo al desarrollo sostenible del país.

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que permite el desarrollo de máquinas y sistemas capaces de realizar tareas que, de otro modo, requerirían de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones.

La IA se utiliza en una amplia gama de campos, desde el desarrollo de asistentes personales inteligentes, sistemas de recomendación, hasta la automatización de procesos industriales y el análisis de grandes cantidades de datos.

En el ámbito de la salud, la IA ha demostrado ser de gran utilidad en la mejora del diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Por ejemplo, algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar imágenes médicas con una precisión a veces superior a la de los profesionales humanos, lo que facilita la detección temprana de patologías como el cáncer.

Además, los sistemas basados en IA pueden gestionar historiales médicos, optimizar la asignación de recursos y diseñar tratamientos personalizados para pacientes, basándose en la gran cantidad de datos disponibles.

En el sector financiero, la inteligencia artificial facilita la detección de fraudes mediante el análisis de patrones de comportamiento inusual en las transacciones y el uso de tarjetas de crédito. También ayuda a las instituciones financieras a ofrecer asesoramiento personalizado a sus clientes, analizando sus historiales financieros y comportamientos de gasto.

En el mercado de valores, los algoritmos de IA pueden predecir tendencias y realizar operaciones de trading de alta frecuencia, superando a veces el desempeño humano debido a su capacidad para procesar y analizar enormes volúmenes de datos en tiempo real.

*Esta nota fue hecha con ayuda de inteligencia artificial.