Innovación y tecnología para los agronegocios
En este artículo vamos a hablar de como tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial están siendo utilizadas en sectores tradicionales como el agro.
Recientemente el MIT (Massachusetts Institute of Technology – Instituto de Tecnología de Massachusetts) publicó los resultados de una iniciativa dentro de su programa de Agricultura Abierta denominado “openAG” donde un grupo de investigadores lograron mejorar el sabor de la albahaca gracias a la inteligencia artificial y lo hicieron sin ningún tipo de modificación genética en esta hierba aromática.
A partir del análisis de información detectaron que, en el caso de esta hierba, su sabor mejora notablemente cuando es expuesta a los rayos del sol durante 24 horas. Estas pruebas se hicieron en un espacio controlado lo que quiere decir que variables como los niveles de luz, humedad y temperatura son controladas todo el tiempo para que estén en un cierto nivel, lo que favorece realizar pruebas para distintas combinaciones.
En ITAG (innovación y tecnología para los agronegocios) nos apasiona el uso y aplicación de tecnologías disruptivas y entendemos que el primer paso para entender el potencial de las mismas es poder transmitir de una manera sencilla como estas tecnologías están encontrando su espacio para impulsar cambios significativos en distintos ámbitos de nuestro día a día. Lo que está detrás del experimento de mejoramiento del sabor de la albahaca es el uso de algoritmos de inteligencia artificial donde la aplicación de machine learning permite analizar la relación entre una combinación de variables y su resultado final.
Por ejemplo: en este caso se están considerando 3 Variables; luz (L), humedad (Hmd), y temperatura (Tmp).
El algoritmo: Para cada combinación de variables registra el resultado en el sabor del producto final (albahaca). Luz: 24 hrs. Humedad relativa: 48 %. Temperatura: 23 grados.
Lo que hace el equipo de investigadores es ir registrando digitalmente las características organolépticas del producto final en este caso la albahaca para cada combinación de variables que están siendo medidas en el espacio controlado, de esta forma, el motor de inteligencia artificial, al ejecutarse varias veces, va encontrando patrones en relación a qué combinación de variables son las que generan el mejor producto final.
Anteriormente este tipo de experimento hubiera necesitado de muchas pruebas manuales por parte del equipo de investigación, pero una de las grandes ventajas del machine learning es que una vez que está programado el algoritmo, este mismo va “auto aprendiendo” y permite ingresar nuevas variables de manera automática y evaluar si inciden o no en el producto final.
Ing. Ramón Díaz / Agroamigo