Inteligencia Artificial podría ayudar a evaluar daños meteorológicos a cultivos

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Inteligencia Artificial podría ayudar a evaluar daños meteorológicos a cultivos

Los fenómenos meteorológicos adversos pueden afectar gravemente a los cultivos, por lo que los científicos de la Universidad de Florida en Estados Unidos están recurriendo a la inteligencia artificial (IA) para cuantificar los daños de forma más eficaz.

Los daños que fenómenos extremos como huracanes e inundaciones pueden causar al sector de los productos agrícolas no sólo son críticos, sino también difíciles de evaluar.

Los agricultores necesitan conocer el alcance de las pérdidas para poder aplicar seguros y solicitar otras ayudas para la recuperación. Aquí es donde entra en juego la tecnología de IA.

El científico de la UF/IFAS Yiannis Ampatzidis desarrolló Agroview y AgroSense en su laboratorio del Centro de Investigación y Educación del Suroeste de Florida. 

AgroSense es un sensor terrestre mejorado con IA que indica a los pulverizadores que apliquen el pesticida sólo en los árboles existentes. 

La solución toma imágenes aéreas y terrestres para determinar las características de los árboles frutales, como la altura, el tamaño de la copa, la densidad de las hojas y el estado general de salud.

Para ayudar a Ampatzidis a avanzar en su investigación, el Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura (NIFA) le concedió una subvención de 300.000 dólares.

"Se espera que el uso de esta novedosa tecnología en campos comerciales ayude a los productores de cultivos especializados a calcular rápidamente las pérdidas y comunicar mejor las necesidades de recuperación para garantizar la viabilidad del negocio", afirma Ampatzidis.

Gracias a este impulso económico, el equipo de Ampatzidis desarrollará y entrenará un modelo de IA para analizar las imágenes de Agroview y AgroSense. 

Así, la tecnología podrá reconocer y detectar automáticamente cultivos dañados, árboles caídos, ramas rotas, árboles caídos y zonas inundadas.

Con esta innovación, el científico espera minimizar la interrupción de la cadena de suministro de productos agrícolas en Estados Unidos debido a fenómenos meteorológicos y climáticos inesperados.

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