La inteligencia artificial (IA) en el mercado agrícola está diseñada para crecer de 1,7 mil millones de dólares en 2023 a 4,7 mil millones de dólares para 2028.
Desafortunadamente, los pequeños agricultores, que producen casi un tercio de los alimentos del mundo, rara vez se benefician de estos mercados en crecimiento. Además, a menudo son los últimos en ver el progreso proveniente de tecnologías avanzadas como la IA.
Trabajando en la vanguardia de los avances tecnológicos, el conjunto de aplicaciones agrícolas de Dimitra entrelaza elementos de IA y Aprendizaje Automático (ML) para apoyar a los agricultores en todo el mundo y poner herramientas de próxima generación en sus manos.
Mientras que estas aplicaciones atienden necesidades diversas con muchas tecnologías diferentes, un componente crítico de esta nueva revolución verde es la IA.
¿Pero cómo funciona todo esto?
¿Cómo es la experiencia para un agricultor utilizando las aplicaciones de Dimitra para mejorar los rendimientos de los cultivos, gestionar el ganado o combatir la devastación global de los bosques?
Vamos a explorar tres ejemplos clave.
Rendimiento de la Cosecha
Los datos de campo son esenciales para realizar mejoras reales en el rendimiento de las cosechas.
El análisis de imágenes espectrales y de radar basadas en satélite se combina con datos agrícolas de suelo, clima, siembra y otros para proporcionar a los agricultores recomendaciones basadas en IA que pueden tener un impacto significativo en los rendimientos de las cosechas y la productividad general.
Entonces, ¿cómo se ve todo esto en un caso de uso real? Vamos a hacer un viaje a América del Sur.
En Bolivia, la quinua es un cultivo de alto valor. Solo en 2021, los Estados Unidos gastaron casi 25 millones de dólares en este superalimento boliviano.
A pesar de todo este capital fluyendo, los pequeños agricultores responsables de la producción de quinua enfrentan desafíos debido a procesos de baja tecnología, degradación del suelo y problemas de plagas. Los modelos de IA y ML desarrollados para estos agricultores bolivianos utilizan monitoreo avanzado del clima junto con imágenes de satélite. Esto ayuda a mitigar fallos en las cosechas y prever mejor el rendimiento futuro.
La IA también ayuda a combatir la plaga de la productividad en el área: las plagas.
Los sensores y herramientas de IA ayudan a los agricultores a monitorear los niveles de plagas para permitirles adoptar contramedidas rápidamente y mantener los campos seguros.
A través de la Plataforma de Agricultor Conectado, agricultores como los de Bolivia pueden utilizar tecnología de IA para analizar datos de todo tipo de fuentes de manera eficiente:
- Entradas
- Imágenes de satélite
- Socios en la cadena de valor
- Dispositivos de Internet de las Cosas (IoT)
La plataforma proporciona información y recomendaciones a los agricultores que resultan en mejoras en los rendimientos de las cosechas y, consecuentemente, en las ganancias generales. Además, conecta datos agrícolas nacionales para ayudar a los gobiernos a generar informes y organizar cadenas de valor agrícolas locales.
De hecho, esto resulta en una mejor trazabilidad y conjuntos de datos útiles que ayudan a desarrollar mejores políticas públicas que aumentan el PIB.
Productividad Animal
Los agricultores familiares que crían y cuidan ganado en todo el mundo enfrentan mercados competitivos, sistemas de gestión de rebaños ineficientes y prácticas de reproducción que están muy por debajo de los estándares modernos.
Cuando hablamos de aprovechar la IA y el ML para mejorar el rendimiento del ganado, esto se traduce directamente en dar a estos agricultores una ventaja basada en datos en su toma de decisiones diaria.
El Guru del Ganado de Dimitra pone estas herramientas prácticas basadas en IA directamente en sus manos.
Muchos factores ambientales, de gestión y hereditarios afectan el rendimiento del ganado. Además, tener un punto de vista integral basado en ML y análisis estadístico resulta en mejores predicciones, rendimiento y productividad en muchas áreas diferentes:
- Optimización de costos
- Gestión de pastos
- Selección genética
- Rendimiento de la finca
Nutrición, clima, agua, enfermedades, temperatura, etc., todos afectan el ciclo de vida de los animales.
Al categorizar el ganado en grupos utilizando estas condiciones, el Guru del Ganado ayuda a los agricultores a tomar decisiones más informadas basadas en predicciones basadas en datos. Esto influye en áreas como la gestión de fincas, manejo de animales y reproducción.
¿El resultado? Prácticas de cría de ganado más eficientes para aquellos que más las necesitan y productos de mayor calidad.
Desmonte
Entre 2015 y 2020, la tasa de deforestación global cayó de 16 millones de hectáreas por año a 10 millones.
Gracias en parte a los cambios de percepción hacia la conservación global y los esfuerzos para promulgar regulaciones, ahora estamos en la tercera década de declive en la deforestación. Lejos de terminar, sin embargo, el problema que enfrentamos ahora es obtener una imagen clara de los problemas de deforestación y métodos efectivos para hacer cumplir las regulaciones.
El Módulo de Cumplimiento de Desmonte de Dimitra utiliza imágenes de satélite para diferenciar entre árboles, cultivos, áreas forestales y secciones desmontadas para hacer exactamente eso.
Los modelos de ML aprovechan estos datos para entender qué está sucediendo en el terreno sin nunca tocar el suelo. Para identificar de manera inteligente las áreas deforestadas en un mar de verde, el módulo utiliza IA para determinar textura, color, reflectividad y mucho más.
Esto permite tanto a los agricultores como a los comerciantes ofrecer total transparencia en su cadena de suministro. Además, les permite demostrar con perspectivas respaldadas por datos su conformidad con las regulaciones de deforestación.
El seguimiento por GPS es necesario para demostrar el cumplimiento en algunos mercados globales, como la Unión Europea.
Conexión a DMTR
Aunque la potente tecnología de IA proporciona información a los agricultores, es solo un vistazo del conjunto completo de tecnología agrícola de Dimitra.
Bajo todo esto hay una arquitectura de blockchain optimizada que alimenta un mercado global, servicios financieros y análisis distribuidos. Entonces, ¿cómo se conectan estas prácticas plataformas impulsadas por IA al Token Dimitra (DMTR)?
Aquí hay tres ejemplos:
- Rendimiento de las cosechas: esta función de la Plataforma de Agricultor Conectado está disponible para licenciamiento con pagos en DMTR. La plataforma bloquea las recompensas de los agricultores provenientes de licencias y uso por un período de tiempo fijo antes de liberarlas de nuevo a la cooperativa.
- Productividad animal: pagar tarifas de licencia en DMTR es la única forma en que este módulo interactúa con el token.
- Deforestación: cada certificación de deforestación genera ingresos. La plataforma luego utiliza el saldo para pagar tarifas de presentación, recomprar tokens o quemar tokens.
- La Tecnología de IA Impulsa el Futuro de la Agricultura
Ya sea rastreando datos de drones o actividad de sensores de suelo, la IA es un componente crítico de la próxima generación de productos agrícolas. Dimitra está aprovechando estas herramientas, combinándolas con otras tecnologías avanzadas y proporcionándolas a aquellos que más las necesitan.
A medida que el mundo evoluciona, Dimitra está comprometida con el desarrollo de una plataforma agrícola todo en uno que atienda a los agricultores en todo el mundo.
Esta plataforma utiliza tecnología de IA y ML en todo el conjunto para proporcionar información que ofrezca resultados del mundo real. Esto significa una mejor productividad de los cultivos, una mejor gestión del ganado y una imagen más clara de la deforestación global.