El sentido y el sinsentido de la Inteligencia Artificial

¿Sabías que un teléfono móvil actual es un millón de veces más potente que todos los ordenadores que hicieron posible el alunizaje en los años 60, juntos? Con este pensamiento en mente, está claro que han cambiado muchas cosas en lo que respecta a los teléfonos móviles y los ordenadores. De hecho, un teléfono móvil de hoy en día está repleto de Inteligencia Artificial (IA).

La IA se refiere a la aplicación de la inteligencia humana en las máquinas. Las máquinas están programadas para pensar como los humanos, imitar sus acciones y resolver problemas. La IA es una técnica que está creciendo muy rápidamente debido al desarrollo de ordenadores rápidos y muy potentes. Un buen ejemplo de IA es Google Maps. Con Google Maps, tu teléfono sabe exactamente qué ruta tomar. Mejor de lo que tú podrías. Esto se debe a que el teléfono puede procesar más datos simultáneamente que tú. 

La IA es un término que se utiliza a menudo en la industria hortícola. Esto a veces da la impresión de que la IA resolverá todos los problemas futuros del sector. Pensemos, por ejemplo, en la escasez de empleados y de cultivadores con formación específica. ¿Se asegurará la IA de que todo el trabajo pueda ser asumido por los robots en el futuro? Para algunos es un sueño, pero para muchos es también una pesadilla. ¿Sustituirá la IA a las personas? La respuesta, en nuestra opinión, es no.

En LetsGrow.com creemos que la IA ayuda a tomar mejores decisiones, pero desde luego no sustituirá a un agricultor o asesor de cultivos. La IA ofrece al agricultor y al asesor de cultivos la posibilidad de controlar grandes superficies a distancia. El conocimiento experto combinado con la inteligencia artificial es, en nuestra opinión, la combinación de oro. Más adelante se hablará de esto.

¿Cómo funciona exactamente la IA?

A menudo se piensa que la mejor manera de desarrollar un algoritmo es recopilar la mayor cantidad posible de datos de diferentes productores.  Un algoritmo que podría hacer posible el cultivo automático. Sin embargo, este no es el camino correcto. En primer lugar, porque los datos de los productores siempre son de su propiedad y no pueden utilizarse de esta manera. En segundo lugar, utilizar datos del pasado para desarrollar algoritmos y predicciones para el futuro no conduce completamente a la optimización. En esa situación, cualquier «error» del pasado se incluye en el desarrollo. La IA permite realizar tareas más rápidamente y a veces mejor que las personas, siempre que el algoritmo esté bien diseñado.

Un buen ejemplo es la solución Intellivue Guardian de Philips, que se utiliza en los hospitales. Esta innovación relacionada con la IA es un sistema inteligente que mide la actividad cardíaca y la frecuencia respiratoria de los pacientes mediante el uso de los sensores adecuados. Unos algoritmos inteligentes y cuidadosamente diseñados predicen cuándo un paciente puede ir mal y llaman preventivamente a un equipo médico. Esta intervención preventiva se traduce en menos complicaciones para los pacientes y, en última instancia, en menos ingresos en la UCI (Unidad de Cuidados Intensivos) y, por tanto, en una menor presión sobre los médicos y el personal de enfermería, que pueden centrarse en los pacientes que necesitan cuidados adicionales en lugar de en el trabajo rutinario, como las revisiones estándar. Este sistema es un buen ejemplo de cómo la IA puede proporcionar optimización.

¿Y en la horticultura?

En los últimos 50 años, se han realizado muchas investigaciones científicas sobre la fisiología y la física de las plantas en un invernadero y sus alrededores. Estos estudios han permitido entender cómo crecen las plantas y cómo se pueden hacer lo más cómodas posible. Las condiciones óptimas garantizan, en última instancia, una cosecha de alta calidad y un mayor rendimiento. Los agricultores y los asesores de cultivo utilizan para ello sus propias experiencias y cálculos; a esto lo llamamos también Inteligencia de Expertos (IE). Los sistemas ya pueden configurarse para emitir alertas al productor cuando sea necesario. Esto ya garantiza que los productores puedan centrarse en asuntos más estratégicos. LetsGrow.com contribuye a ello visualizando y analizando los datos del productor. Estos resultados permiten lograr un cultivo dirigido con datos. Pero puede ser aún más amplio.

Cuando combinamos los resultados del EI con otros datos externos, como las previsiones meteorológicas, podemos utilizar estos datos para crear una situación óptima para la planta. Por ejemplo, es posible utilizar un modelo de aprendizaje automático construido de forma óptima para predecir cuándo puede producirse el estrés en las plantas. El cultivador puede utilizar esta información para ajustar la estrategia de cultivo y evitar que se produzca esta condición no deseada. De este modo, la combinación de datos, IE e IA ayuda al productor a obtener una visión predictiva. Esto ofrece al cultivador la posibilidad de crear una cosecha aún más estable y óptima. En nuestra opinión, una situación en la que todos ganan.

Hay muchas más posibilidades con la IA. Piensa en el reconocimiento automático de imágenes colocando cámaras en el invernadero. Junto con nuestro socio Gearbox, LetsGrow.com ya lo hace posible. LetsGrow.com también colabora con HortiKey y su sistema Plantalyzer. Se trata de una cámara que se desplaza a lo largo del cultivo en el tubo riel y toma imágenes. La avanzada IA de estos sistemas es capaz de reconocer el número de frutos o flores en el camino o de analizar el crecimiento. Este reconocimiento permite a LetsGrow.com realizar pronósticos de cosecha más precisos y visualizarlos en nuestro panel de control MyLetsGrow. Un agricultor puede utilizar estos datos para trabajar de forma más específica, por ejemplo, utilizando su producto correctamente y vendiéndolo con mayores márgenes.

Entonces, ¿la IA está sustituyendo a los humanos?

No. En todo momento es importante que la combinación de ordenador y humano siga existiendo. Una combinación de Inteligencia Experta e Inteligencia Artificial. La gente determina la estrategia al principio del proceso en función de los deseos comerciales para ese año. Además, el ser humano debe poder intervenir siempre en caso de calamidades. La IA no hace que las personas sean superfluas, pero sí permite gestionar y optimizar áreas más amplias sin preocuparse demasiado por cuestiones periféricas.

Cultivo dirigido por datos (Data Driven Growing): Ya lo estoy haciendo, ¿verdad? – Ton van Dijk

En los últimos años, se escribe cada vez más sobre el cultivo dirigido por datos. Hablo mucho de ello con productores de todo el mundo. A menudo recibo el comentario: «pero eso ya lo estoy haciendo, ¿no? ¿En qué me va a ayudar el cultivo dirigido por datos?». Y esta respuesta es, por supuesto, un tanto cierta. Ya se toman muchas decisiones basadas en datos. Pero también hay muchas oportunidades de mejora en muchas empresas.

Con la llegada de los ordenadores climáticos en los años 70, se hizo un primer acercamiento con el cultivo dirigido por datos, es decir, tomando decisiones basadas en buena información y mediciones. Y así sigue siendo hoy. A lo largo de los años se han creado sistemas muy buenos en los que usted, como productor, junto con su asesor de cultivos, puede establecer exactamente lo que quiere conseguir basándose en las mediciones en el campo: temperatura, HR, CO2, cajas de medición a múltiples alturas, temperatura de las plantas, PAR, etc. Si no tiene cuidado, ¡perderá la pista!

Recibimos regularmente muchas preguntas al respecto. Si realiza muchas mediciones, ¿Está cultivando de forma dirigida por los datos y toma realmente las mejores decisiones? ¿Toma esas decisiones basándose en hechos o en percepciones? ¿Y es óptimo analizar tus datos una vez al año o es mejor analizarlos cada mes, cada semana o incluso en tiempo real? ¿Sigue siendo necesario como ser humano en el invernadero o simplemente ve los datos desde la pantalla de su ordenador? Y si algo va mal en el invernadero, ¿Ajusta la configuración o también es posible anticiparse a lo que va a ocurrir para poder evitarlo? La respuesta a muchas de estas preguntas seguirá siendo que se trata simplemente del sentido común y de las percepciones personales.

 Cultivar con base en los datos

Aquí radica la gran diferencia entre el cultivo dirigido por datos y el cultivo basado en datos. Son dos perspectivas distintas. Hablo regularmente con empresarios que afirman que los buenos cultivadores entran en el invernadero y no se sientan detrás de una pantalla de un ordenador. Es cierto que no es deseable que los productores estén constantemente detrás del ordenador cambiando los ajustes. Eso significaría que están trabajando de forma reactiva y se quedarían atrás. Su cultivo se basa entonces en los datos. Sin embargo, si visualizas, analizas y utilizas todos los datos disponibles de forma adecuada, el cultivador que está detrás de la pantalla del ordenador puede sacar conclusiones más claras. Entonces podrá guiarse verdaderamente por los datos. Sin embargo, es importante que los conocimientos fisiológicos y físicos estén a la altura para que los datos puedan interpretarse correctamente. Esto no sólo es importante para el propio cultivador, sino también para el asesor de cultivos y otros colegas.

 Empoderamiento de la planta (Plant Empowerment)

Una buena herramienta para este conocimiento es la fisiología de Plant Empowerment. Se ha escrito un libro sobre este tema: ‘Plant Empowerment, the basic principles’, publicado por LetsGrow.com. El libro describe con mucha claridad los procesos fisiológicos y físicos de las plantas en el invernadero y crea una forma de comunicación común. Un ejemplo de ello es la discusión sobre el control generativo o vegetativo del cultivo. En Plant Empowerment hablamos de la Relación Temperatura-Radiación (RTR). Cuando se tiene un buen control de la RTR, hay un equilibrio óptimo de la planta. Una discusión sobre el control generativo o vegetativo del cultivo es entonces superflua. El RTR es un número calculable que se puede utilizar para elaborar una estrategia de cultivo óptima. El uso de un principio de esta fisiología garantiza que se pueda tratar de forma proactiva con los datos. En nuestro contenido se describen más ejemplos de este tipo. El libro Plant Empowerment también se ha convertido en material de lectura estándar para las escuelas y universidades relacionadas con la horticultura en los Países Bajos y en el extranjero. Por supuesto, estamos muy orgullosos de ello.

Cultivo dirigido por datos (Data Driven Growing)

En el cultivo dirigido por datos, el productor se vuelve cada vez más hábil en el uso estratégico de los datos ya disponibles. En LetsGrow.com siempre utilizamos el gráfico de Gartner para ello.

el gráfico de Gartner

Si se recopilan, almacenan, visualizan y analizan los datos de forma correcta y sin ambigüedades, esto puede dar lugar a interesantes conocimientos. Nuestro consejo es que empiece siempre con el registro adecuado de sus datos. ¿Todavía no utiliza ajustes para sus cultivos ni toma fotos estructurales con cámaras en su invernadero? Pues empiece a hacerlo. La combinación de fotos con datos es una combinación de oro para el análisis. Además, también es importante que usted, como cultivador, profundice en los modelos explicativos y predictivos que están disponibles. Sabiendo lo que va a pasar, es posible dirigir antes de que ocurra. Se pueden dar grandes pasos hacia una situación óptima en el invernadero con pequeñas intervenciones, a menudo sin inversión adicional. Esto es lo que yo llamo el poder de los datos. Los cultivadores que apuesten por ello serán los ganadores en el futuro. Y, por supuesto, si necesita ayuda con esto, llámeme.