IA vs agricultores humanos: segunda ronda

La foto aérea tomada con un dron el 16 de mayo de 2025 muestra un dron volando sobre los campos de la zona modelo «granero de Tianfu» en Chongzhou, provincia de Sichuan, en el suroeste de China. [Xinhua]

Bajo el intenso sol de junio, los arrozales verde esmeralda se extienden por la zona modelo «granero de Tianfu» en Chongzhou, provincia de Sichuan, en el suroeste de China, donde tiene lugar un experimento agrícola de alto riesgo.

A medida que avanza el segundo desafío de cultivo de arroz con IA, de unas 3 semanas de duración, los organizadores enfrentan constantemente una pregunta clave: ¿Puede el aprendizaje automático superar siglos de sabiduría agrícola?

La competencia, del 15 de mayo al 30 de septiembre, congrega a 6 equipos de agricultores humanos contra 4 asistidos por IA en 1000 mu (o 66,7 hectáreas) de terreno de primera calidad en Sichuan. El duelo entre tradición y tecnología ofrece una ventana de la búsqueda de China por un agro inteligente.

En campos salpicados de sensores multiespectrales y postes de monitoreo alimentados con energía solar, los equipos de IA emplean una red de datos «cielo-tierra-espacio» desarrollada por el Instituto de Agricultura Urbana de la Academia China de Ciencias Agrícolas (ACCA)

El sistema realiza un seguimiento en tiempo real del estado de los sembríos, las condiciones del suelo y las plagas, y envía la información a una IA en la nube que genera estrategias de plantación.

«Nuestro grupo está formado por unos 10 miembros y tenemos previsto cultivar una superficie de prueba de 100 mu este año», contó Gao Ying, participante de la cooperativa agrícola Qingqiao de Chongzhou, a unos 50 kilómetros de la capital provincial, Chengdu.

Gao indicó que la ventaja de la agricultura IA sobre los métodos artesanales es su capacidad para transmitir rápidamente conocimientos vitales y habilidades de producción relacionados. Además, a solicitud, brinda comentarios constructivos.

Según el calendario del evento, el trasplante del arroz fue del 15 al 30 de mayo, periodo en el cual el sistema de IA inició la supervisión inteligente. El análisis y la evaluación de los datos a mediano plazo tendrán lugar el 15 de julio, seguidos de pruebas de rendimiento y de calidad en septiembre.

LECCIONES DE LA PRIMERA COSECHA

Gao no es ajeno al reto.

El primer torneo el año pasado supuso el contacto con la realidad. El sistema de IA de la ACCA, que guió al novato Gao en los 100 mu, quedó séptimo entre 9 participantes, superando a dos pares humanos, pero por debajo de los más curtidos.

En concreto, en cuanto a la clasificación por rendimiento, el grupo de IA logró uno medio de 516 kilogramos por mu, lo que le valió el octavo puesto. En cuanto a la calidad, quedó sexto lugar tanto en la tasa de arroz molido entero como en la tasa de granos calcáreos, y en séptimo en calcáreos.

Los organizadores anotaron que ellos utilizaron la variedad Qianxiangyou 956, alcanzando el 88 % del estándar establecido, un logro que los especialistas catalogaron de «encomiable». Sin embargo, su séptimo puesto resaltó las dificultades de replicar la labor humana.

«La IA necesita formación in situ», explicó Wang Nan, científico jefe del equipo de estrategia y planificación del desarrollo agrícola urbano del Instituto de Agricultura Urbana de la ACCA, cuyos colegas desarrollaron el sistema de toma de decisiones.

«Durante el desarrollo inicial de los algoritmos, nuestros datos eran fragmentados, pero ahora hemos construido un conjunto completo», dijo, y agregó, este abarca todo el proceso de cultivo, incluyendo el calendario, imágenes del crecimiento y datos relevantes sobre el clima y la humedad del suelo.

Asimismo, a medida que el cúmulo de datos se amplía, la precisión de la toma de decisiones de la IA y sus capacidades analíticas mejoran, lo que permite a los agricultores evaluar de manera más exacta las prácticas más relevantes, como fertilización y deshierbe.

No obstante, la tecnología no está exenta de limitaciones. Los expertos sostuvieron que, aunque la IA recopila datos a través de cámaras y sensores instalados en los campos, sus capacidades de percepción del entorno son poco eficientes, especialmente en lo que respecta a imágenes por satélite, que no han funcionado de forma ideal en aplicaciones prácticas. Además, la integración de la IA con las prácticas agrícolas de antaño requiere tiempo para establecer confianza y colaboración entre la tecnología y los humanos.

«La fuerza de la IA radica en el procesamiento de 10 000 puntos de datos por mu de nuestra red de monitoreo, pero traducir eso en acciones necesita una sinergia más profunda entre agricultores y algoritmos», constató Wang, y añadió que el año pasado, la tasa de adopción de las decisiones de IA fue del 73 %, con dificultades particulares en la gestión de plagas.

«Este año, nuestro objetivo es una alineación superior al 80 % entre las sugerencias de la IA y la acción humana», acotó.

HORIZONTES HÍBRIDOS A LA VISTA

En lugar de plantearlo como una lucha entre el hombre y la máquina, los organizadores resaltan la convergencia.

«La IA es una herramienta que asiste la labor humana, en lugar de sustituirla. Nuestro objetivo es mejorar el apoyo a los productores urbanos y a los responsables de la toma de decisiones con una mayor potencia informática». Asimismo, aunque los recursos tecnológicos son abundantes, los pequeños agricultores suelen depender de prácticas tradicionales y encarar retos como el envejecimiento de la población y la brecha en el uso de la tecnología.

«Existe una necesidad apremiante de sistemas de apoyo intelectual sostenibles», manifestó.

Además, la naturaleza dispersa del terreno urbano, combinada con la diversidad de las operaciones agrícolas, complica la provisión de tecnología tradicional, lo que hace que el agro urbano requiera un respaldo en la toma de decisiones más flexible y localizado en comparación con el modelo industrializado de producción de tomates a gran escala en Xinjiang, en el noroeste de China.

«El valor fundamental de este sistema radica en establecer un puente entre los innovadores tecnológicos y las necesidades de los agricultores, mejorando la toma de decisiones de estos últimos y proporcionando al mismo tiempo apoyo en materia de datos para la planificación industrial del Gobierno», explicó Wang.

La ventaja tecnológica es prometedora. En la localidad de Longxing, en Chongzhou, las trasplantadoras inteligentes demuestran un aumento de la eficiencia del 20 % gracias a los giros en U automatizados y a los patrones de plantación optimizados por la IA.

El experimentado agricultor Liu Decheng hizo una pausa para ajustar una trasplantadora de IA a fin de comprobar la alerta de plagas en su teléfono.

«El año pasado, el sistema me avisó de la presencia de barrenadores del tallo 3 días antes de que yo los detectara», admitió, «pero mi mezcla de pesticidas orgánicos funcionó mejor que la sugerencia química».