Un laboratorio de ensayo del cultivo de algodón con Inteligencia Artificial en los campos de Sevilla

Últimamente aparecen, con frecuencia, en los medios de comunicación noticias sobre grandes cataclismos que esperan a que la inteligencia artificial (IA) de sus golpes fatídicos a la humanidad.

Sin embargo, hemos de reconocer que son muchos los campos en los que la IA está de nuestra parte. Aquí, podemos incluir las aplicaciones médicas, las relacionadas con la docencia, las que tratan de paliar desequilibrios sociales y muchas otros más.

En este artículo, queremos destacar un aspecto donde la IA ha irrumpido en el quehacer diario de tantas empresas y grupos de investigación en España y en el mundo; conformando la vertiente industrial de la IA. Es la que elabora productos, enriquece los servicios y capitaliza la utilidad de la información de que se dispone. Este es un asunto que no siempre se pone de relieve al hablar de IA y creemos relevante aportar la muy positiva influencia en el conocimiento, y por ende en la calidad y la productividad y -en definitiva- en el progreso.

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Quizás la consecuencia de partida de la IA es la apertura del punto de vista industrial a nuevas necesidades; es decir, situaciones que, o bien no sabemos afrontar o que sospechamos que se pueden hacer mejor, o que ni siquiera estaban en nuestro punto de mira. Como en cualquier otro caso de innovación industrial, la IA requiere prioritariamente del talento y un poco de ayuda: plataforma o equipos. Con esto, se elaboran procedimientos a fin de optimizar procesos industriales y mejorar la competitividad. No debemos perder de vista que estos procesos, como otros de carácter industrial, deben estar sujetos a una regulación: la mayoría de las veces la ya disponible para otras innovaciones industriales.

Lo que hace diferente a la IA de otras dinámicas de innovación industrial, es el hecho de que lo que se construye incluya procesos que habitualmente asociamos con la inteligencia humana. Por ejemplo, procesos que sean capaces de ver en algunas imágenes o en algunos vídeos. Ver sin cansarse. Ver sin sesgos personales. Procesos que puedan escuchar y entender lo que se dice (¡o el sonido de un motor!). Que sean capaces de escudriñar en un montón de datos (que incluyan todo tipo de informaciones). Pedimos también que sean una memoria mejor que la nuestra, con una capacidad de generalización de lo que sucedió en el pasado y que seguramente pueda explicar el futuro.

La Universidad de Oviedo y la empresa Satec van a arrancar un proyecto para construir aplicaciones inteligentes que ayuden a una industria del sector primario: la agricultura. Ello será posible porque el proyecto ha obtenido una de las Cátedras de la Estrategia Nacional de IA, en la última convocatoria. En concreto queremos ayudar a promover el cultivo de algodón en África y restablecer cuotas de producción pasada y desaparecida tras la transición colonial y con ello recuperar empleo rural o recepción de divisas, tan vitales para el desarrollo.

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Nuestra idea es registrar y combinar lo que se puede ver desde el aire (por medio de satélites, drones) o captar desde tierra (procedente de redes IoT, con una variedad de sensores). Con ello ayudaremos a la viabilidad y productividad del cultivo. El mecanismo que hemos previsto consistirá en mostrar lo que resulte anómalo y deba ser atendido, para que el algodón crezca adecuadamente. Usaremos, para el desarrollo del proyecto como laboratorio de ensayo, campos de cultivo del algodón en Cabezas de San Juan (Sevilla).

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Paralelamente, y a medida que progrese la producción, se establecerán nuevas bases de conocimiento y modelos predictivos de producción que permitirán sostener la competitividad de la iniciativa en los mercados mundiales; y aquí la IA será un factor clave de su desarrollo.

España tiene un gran potencial en este campo de la innovación industrial en IA y es un actor de primera línea en la agricultura innovadora. Quizás convendría destacar esta fortaleza en la que habría que incidir mucho más; porque podemos hacerlo muy bien.