{"id":3157,"date":"2022-11-08T20:46:51","date_gmt":"2022-11-09T01:46:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cadena.com.co\/?p=3157"},"modified":"2022-11-08T20:46:51","modified_gmt":"2022-11-09T01:46:51","slug":"uso-de-inteligencia-artificial-en-agrosavia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cadena.com.co\/en\/blog\/uso-de-inteligencia-artificial-en-agrosavia\/","title":{"rendered":"Uso de inteligencia artificial en Agrosavia"},"content":{"rendered":"
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El an\u00e1lisis de suelos es una de las actividades m\u00e1s importantes para la producci\u00f3n de cultivos en el pa\u00eds. Desde hace m\u00e1s de un a\u00f1o, la Corporaci\u00f3n Colombiana de Investigaci\u00f3n Agropecuaria, Agrosavia, implement\u00f3 inteligencia artificial en este proceso para hacerlo m\u00e1s eficiente y brindar recomendaciones m\u00e1s precisas.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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A trav\u00e9s del an\u00e1lisis de suelo un agr\u00f3nomo puede conocer las caracter\u00edsticas f\u00edsicas y las propiedades qu\u00edmicas que este tiene y con base en los resultados recomendarle al agricultor, de acuerdo a lo que su cultivo necesita, suplementos y nutrientes que le permitan lograr sus objetivos de producci\u00f3n.<\/p>\n

Agrosavia presta este servicio desde 2007 a los productores del pa\u00eds, pero este ha tomado mayor relevancia y alcance desde el 2015 gracias al programa \u201cAntes de sembrar, el suelo debe analizar\u201d, que en convenio con la empresa de mensajer\u00eda Servientrega permite a los agricultores de m\u00e1s de 900 municipios de Colombia acceder al an\u00e1lisis de sus suelos para que tengan procesos productivos planeados y mejores resultados.<\/p>\n

La predicci\u00f3n que hace el modelo de IA es de los nutrientes que requiere el suelo analizado.<\/div>\n

Para cada vez aportar m\u00e1s al desarrollo y fortalecimiento de este sector, y dado el \u00e9xito del programa, en 2018 Agrosavia se uni\u00f3 con el Ministerio de Tecnolog\u00edas de la Informaci\u00f3n y Comunicaciones, Mintic, para\u00a0implementar inteligencia artificial en este proceso y adquirir un sistema que facilitara la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n en el laboratorio.<\/strong><\/p>\n

De acuerdo con Rafael Pedraza Rute, Coordinador de Gesti\u00f3n de Informaci\u00f3n de Laboratorios, para este programa adquirieron un sistema LIMS que les ha permitido mejorar la gesti\u00f3n y la comunicaci\u00f3n con los agricultores que solicitan el el estudio de sus suelos.<\/p>\n

Y la implementaci\u00f3n de la inteligencia artificial fue posible porque ten\u00edan una gran cantidad de datos hist\u00f3ricos de los resultados de an\u00e1lisis de suelos y de las recomendaciones de fertilizaci\u00f3n que hacen los agron\u00f3mos.<\/strong>\u00a0Con IBM Watson desarrollaron el algoritmo y el modelo de IA que les permitiera hacer las predicciones sobre los nutrientes que necesita el suelo, para esto utilizaron cerca de 10.000 recomendaciones de fertilizaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona su modelo de IA?<\/h3>\n
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  • El sistema LIMS env\u00eda los datos que se valoran en el laboratorio, por ejemplo, nitr\u00f3geno, f\u00f3sforo, potasio, azufre, hierro, magnesio, calcio, entre otros, al modelo de IA, que con base en estos y la informaci\u00f3n hist\u00f3rica hace una predicci\u00f3n inicial de la cantidad de nutrientes que un agricultor debe aplicar a su suelo para mejorar sus caracter\u00edsticas.<\/li>\n
  • El agr\u00f3nomo encargado revisa si esta predicci\u00f3n est\u00e1 bien hecha o si hay que hacer alg\u00fan ajuste, si hay que hacerlo, lo hace y el modelo de IA lo guarda y aprende de esta nueva informaci\u00f3n.<\/li>\n
  • Con la correcci\u00f3n y validaci\u00f3n del agr\u00f3nomo, el modelo entrega un archivo en PDF que ser\u00e1 cargado en un portal para que el agricultor pueda ver los resultados del estudio de su suelo y las respectivas recomendaciones.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n

    Principales logros<\/h3>\n
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    Inicialmente, el modelo de IA que desarrollaron fue entrenado con la informaci\u00f3n de 200 tipos de cultivos.\u00a0Hoy las mejores predicciones que este hace son de los que existen m\u00e1s datos: caf\u00e9, c\u00edtricos, aguacate, mora, pasto<\/strong>\u2026 de los otros, por ejemplo, chirimoya u otras frutas, se requiere m\u00e1s informaci\u00f3n para que cada vez sea m\u00e1s experto en estos y cometa menos errores.<\/p>\n

    De la implementaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda, Rafael destaca que\u00a0han podido acelerar y ser m\u00e1s eficientes en las predicciones y las recomendaciones. Antes el equipo hac\u00eda 18 recomendaciones al d\u00eda, ahora hacen 36.<\/strong>\u00a0\u201cHemos incrementado nuestra capacidad de acci\u00f3n, pero sabemos que cada vez ser\u00e1 mejor porque el sistema sigue aprendiendo, hay que disminuir los errores que debe corregir el agr\u00f3nomo\u201d.<\/p>\n

    As\u00ed mismo, dice que han mejorado el tiempo de respuesta a los agricultores y la presentaci\u00f3n con las recomendaciones que les entregan a estos.<\/p>\n

    Sin duda, \u201ces una tecnolog\u00eda que nos ha servido mucho y queremos seguir avanzando en su implementaci\u00f3n en otros procesos para cada vez ser m\u00e1s eficientes y precisos con lo que hacemos y recomendamos\u201d, concluye Rafael.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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