••CIENCIA INSTITUCIONAL Y AGRO••
El aprendizaje profundo y la inteligencia artificial al servicio de una agricultura cada vez más sustentable La agricultura inteligente es una gran aliada a la hora de enfrentar los desafíos de la producción agrícola en términos de productividad, impacto ambiental, seguridad alimentaria y sustentabilidad.
RED DE INNOVADORES
Por: Permingeat, H.
6
En un contexto atravesado por la pandemia del COVID-19, la sociedad experimentó como nunca antes y de manera generalizada alguna de las ventajas del mundo digital. El teletrabajo y las reuniones virtuales son dos pequeñísimas muestras que nos han permitido dimensionar la importancia tecnológica a la que viene atado ese mundo digital. Sin embargo, aún no hemos tomado real conciencia de las oportunidades que nos ofrece ese mundo en el manejo de nuestros sistemas de producción. Los humanos superamos nuestro límite del proceso de pensamiento y estamos tratando de fusionar el cerebro normal con uno artificial. Esta exploración continua dio origen a un campo completamente nuevo: la Inteligencia Artificial (IA). La IA es el proceso por el cual un humano puede hacer una máquina inteligente. La IA pertenece al área de dominio de la informática que puede discernir su entorno y debe prosperar para maximizar la tasa de éxito. La
IA debería poder hacer un trabajo basado en el aprendizaje anterior. El aprendizaje profundo, la red neuronal convolucional, la red neuronal artificial y el aprendizaje automático (DL, CNN, ANN, AL, como se conocen por sus siglas en inglés, respectivamente, y que comenzarán a resultarnos familiares en el futuro) son ciertos dominios que mejoran el trabajo de la máquina y ayudan a desarrollar una tecnología más avanzada. Estos conceptos ya están presentes entre nosotros y se aplican en diferentes áreas, como la agricultura de precisión, agricultura digital o agricultura inteligente, significando el uso de sistemas informáticos de alta tecnología para calcular diferentes parámetros de la producción agropecuaria, como la detección de malezas, la predicción de cultivos, la estimación de rendimiento, la calidad de los cultivos y muchas más técnicas de aprendizaje automático (Jha y col., 2019). Según Santos y col. (2019), la agricultura inteligente es importante para enfrentar
